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      如何使用頻繁模式發(fā)現(xiàn)進(jìn)行時(shí)間序列異常檢測(cè)詳細(xì)方法概述

      2018-11-28 | rar | 1.06 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)傳統(tǒng)異常片 段檢測(cè)方法在處理增量式時(shí)間序列時(shí)效率低的問(wèn)題，提出一種基于頻繁模式發(fā)現(xiàn)的時(shí)間序列異常檢測(cè)（TSAD）方法。首先，將歷史輸入的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行符號(hào)轉(zhuǎn)化;其次，利用符號(hào)化特征找出歷史序列數(shù)據(jù)集中的頻繁模式;最后，結(jié)合最長(zhǎng)公共子序列匹配方法度量頻繁模式與當(dāng)前新增加時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間的相似度，從而發(fā)現(xiàn)新增加數(shù)據(jù)中的異常模式。與基于滑動(dòng)窗口預(yù)測(cè)的水文時(shí)間序列異常檢測(cè)方法（TSOD）和基于擴(kuò)展符號(hào)聚集近似的水文時(shí)間序列異常挖掘方法（ESAA）相比，對(duì)于實(shí)驗(yàn)選擇的三種類(lèi)型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，TSAD的檢測(cè)率都超過(guò)90%;TSOD對(duì)規(guī)則性較強(qiáng)的序列檢測(cè)率較高，能達(dá)到99%，但對(duì)噪聲干擾較大的序列檢測(cè)率較低，對(duì)數(shù)據(jù)偏向性較強(qiáng);ESAA對(duì)三種類(lèi)型的數(shù)據(jù)檢測(cè)率均不超過(guò)70%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TSAD在時(shí)間序列異常檢測(cè)中能夠較好地發(fā)現(xiàn)異常片段。

      數(shù)據(jù) 時(shí)間序列 噪聲干擾
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