多元時間序列異常檢測的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、時間序列問題廣泛存在于社會生產(chǎn)和生活中,因而時間序列分析具有重要的研究價值。本文目的是實現(xiàn)多元時間序列的異常檢測。異常檢測已經(jīng)在金融、水文、氣象、地震、視頻監(jiān)控、醫(yī)療以及其他領域給人們提供了很多有價值的信息,所以對它的研究有很大的意義。多元時間序列的異常檢測主要涉及到多元時間序列的相似性度量函數(shù)和異常檢測算法兩個內(nèi)容的研究。
　　 針對現(xiàn)有多元時間序列相似性度量函數(shù)存在的問題,本文提出一種改進方法即用一種基于主成分分析和分段線性

2、表示的加權距離函數(shù)來度量多元時間序列間的相似性。該度量方法主要包括三個步驟:多元時間序列的PCA處理,單元時間序列問的相似性度量(采用基于面積的距離函數(shù)來實現(xiàn))和多元時間序列間的相似性度量。本文的異常檢測算法在k-近鄰局部異常檢測算法的基礎上,采用上述改進的多元時間序列相似性度量函數(shù)來實現(xiàn)算法中的距離計算。因為該相似性度量函數(shù)考慮了更多相關因素,所以本文的異常檢測算法得到的異常檢測結果比基于其他相似性度量函數(shù)的異常檢測算法得到的異常檢測

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