LSTM 时间序列数据的异常检测
见 http://www.infoq.com/cn/articles/deep-learning-time-series-anomaly-detection 但是不够详细 ...
原文：双向LSTM在时间序列异常值检测的应用
最近在做时间序列异常值检测，除了常规的统计学算法以外，也想尝试通过机器学习或深度学习的方式去解决问题。 于是想，可不可以直接使用一个拟合效果非常棒的模型先去预测该时间序列的未来走势，再将预测后的值 predict value 当前值 value 做对比，只要超过一定阈值就判定该值为异常值。 尝试了xgboost ARIMA 和 LSTM 三者中，拟合效果最好的是LSTM，简单记录一下建模和调参过 ...
2019-01-18 13:56 52 3158 推荐指数：
相关推荐
时间序列异常检测
对如下数据进行异常检测，显然红圈中的两个点是异常点。 1、 使用指标绝对值进行异常检测 使用OneClassSVM检测，结果如下：异常点没有检测出来，正常点反而被检测为异常。 显然时间序列中我们并没有考虑时间因素，于是我们可以在检测中引入时间因素 ...
时间序列异常检测
时间序列异常检测基础研究随着时间序列数据越来越频繁的被使用，异常数据在时间序列中的价值被发掘和利用，越来越多的人们将目光投入到时间序列异常检测领域，并且提出了很多时间序列异常检测技术，这些技术的提出大大促进了时间序列异常检测领域的发展，对于后面学者进行时间序列数据挖掘有着重要的参考价值。上一章介绍 ...
二、检测与处理异常值
异常值是指数据中个别值的数值明显偏离其余的数值，有时也称为离群点，检测异常值 就是检验数据中是否有录入错误以及是否含有不合理的数据。 异常值的存在对数据分析十分危险，如果计算分析过程的数据有异常值，那么会对结果 会产生不良影响，从而导致分析结果产生偏差乃至错误 ...
基于概率建模的多维时间序列的异常检测
摘要：亚马逊提出的deepar算法基于seq2seq模型对单维时间序列进行建模、预测，基于预测结果对时间序列中的异常点进行识别，但这种方法不适用于多维度的时间序列建模。在利用IoT+AI对现实世界中的物理设备进行异常检测的过程中，一个设备的运转/健康状态往往是由一系列指标共同决定的，指标之间 ...
学习笔记：多维时间序列异常检测（一）
本文包含的内容：什么是时间序列和时间序列分解模型？如何做时序异常检测、时序预测和根因分析？为什么需要AMA? 异常检测是在数据中发现与预期行为不符的模式。对于决策者而言，在检测到异常时采取必要的积极行动可以避免和减少损失。异常检测在许多行业中发挥着至关重要的作用，例如金融行业的欺诈检测、医院 ...
机器学习——异常值检测
机器学习——异常检测 在生产生活中，由于设备的误差或者人为操作失当，产品难免会出现错误。然后检查错误对人来说又是一个十分琐碎的事情。利用机器学习进行异常值检测可以让人类摆脱检错的烦恼。 检测算法 1.选定容易出错的\(n\)个特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...
基于Halcon深度学习异常值检测方法
Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法，该方法属于无监督式的深度学习方法，使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍，该方法具有以下优点： 1 无需标注 2 只需少量正样本即可进行训练 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 ...