資料介紹
針對傳統(tǒng)異常片 段檢測方法在處理增量式時間序列時效率低的問題,提出一種基于頻繁模式發(fā)現(xiàn)的時間序列異常檢測(TSAD)方法。首先,將歷史輸入的時間序列數(shù)據(jù)進行符號轉(zhuǎn)化;其次,利用符號化特征找出歷史序列數(shù)據(jù)集中的頻繁模式;最后,結(jié)合最長公共子序列匹配方法度量頻繁模式與當(dāng)前新增加時間序列數(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。與基于滑動窗口預(yù)測的水文時間序列異常檢測方法(TSOD)和基于擴展符號聚集近似的水文時間序列異常挖掘方法(ESAA)相比,對于實驗選擇的三種類型的時間序列數(shù)據(jù),TSAD的檢測率都超過90%;TSOD對規(guī)則性較強的序列檢測率較高,能達到99%,但對噪聲干擾較大的序列檢測率較低,對數(shù)據(jù)偏向性較強;ESAA對三種類型的數(shù)據(jù)檢測率均不超過70%。實驗結(jié)果表明,TSAD在時間序列異常檢測中能夠較好地發(fā)現(xiàn)異常片段。
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