基於概率建模的多維時間序列的異常檢測
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 ...
原文：學習筆記：多維時間序列異常檢測（一）
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 醫院的健康監控 制造業 能源電力 運輸 航空和汽車行業的故障檢測和操作環境監控 IT環境的智能運維 AIOps 商 ...
2021-05-06 19:01 0 4091 推薦指數：
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