最近在做時間序列異常值檢測，除了常規的統計學算法以外，也想嘗試通過機器學習或深度學習的方式去解決問題。 　　於是想，可不可以直接使用一個擬合效果非常棒的模型先去預測該時間序列的未來走勢，再將預測后的值(predict_value)當前值(value)做對比，只要超過一定閾值就判定該值 ...

時間序列異常檢測基礎研究隨着時間序列數據越來越頻繁的被使用，異常數據在時間序列中的價值被發掘和利用，越來越多的人們將目光投入到時間序列異常檢測領域，並且提出了很多時間序列異常檢測技術，這些技術的提出大大促進了時間序列異常檢測領域的發展，對於后面學者進行時間序列數據挖掘有着重要的參考價值。上一章介紹 ...

對如下數據進行異常檢測，顯然紅圈中的兩個點是異常點。 1、 使用指標絕對值進行異常檢測 使用OneClassSVM檢測，結果如下：異常點沒有檢測出來，正常點反而被檢測為異常。 顯然時間序列中我們並沒有考慮時間因素，於是我們可以在檢測中引入時間因素 ...

摘要：亞馬遜提出的deepar算法基於seq2seq模型對單維時間序列進行建模、預測，基於預測結果對時間序列中的異常點進行識別，但這種方法不適用於多維度的時間序列建模。在利用IoT+AI對現實世界中的物理設備進行異常檢測的過程中，一個設備的運轉/健康狀態往往是由一系列指標共同決定的，指標之間 ...

本文包含的內容：什么是時間序列和時間序列分解模型？如何做時序異常檢測、時序預測和根因分析？為什么需要AMA? 異常檢測是在數據中發現與預期行為不符的模式。對於決策者而言，在檢測到異常時采取必要的積極行動可以避免和減少損失。異常檢測在許多行業中發揮着至關重要的作用，例如金融行業的欺詐檢測、醫院 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=22673 原文出處：拓端數據部落公眾號 方法 Prophet異常檢測使用了Prophet時間序列預測。基本的Prophet模型是一個可分解的單變量時間序列模型，結合了趨勢、季節性和節假日效應。該模型預測還包括一個圍繞估計的趨勢部分 ...

參考資料 深度學習之路（一）：用LSTM網絡做時間序列數據預測 https://www.jianshu.com/p/6b874e49b906 關於LSTM的輸入和訓練過程的理解 https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p ...

1. 基於統計的異常檢測 Grubbs' Test Grubbs' Test為一種假設檢驗的方法，常被用來檢驗服從正太分布的單變量數據集（univariate data set）\(Y\) 中的單個異常值。若有異常值，則其必為數據集中的最大值或最小值。原假設與備擇假設如下： \(H_0 ...