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發(fā)視頻如何使用頻繁模式發(fā)現(xiàn)進(jìn)行時(shí)間序列異常檢測詳細(xì)方法概述
2018-11-28 |
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資料介紹
針對傳統(tǒng)異常片 段檢測方法在處理增量式時(shí)間序列時(shí)效率低的問題，提出一種基于頻繁模式發(fā)現(xiàn)的時(shí)間序列異常檢測（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(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。與基于滑動窗口預(yù)測的水文時(shí)間序列異常檢測方法（TSOD）和基于擴(kuò)展符號聚集近似的水文時(shí)間序列異常挖掘方法（ESAA）相比，對于實(shí)驗(yàn)選擇的三種類型的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，TSAD的檢測率都超過90%;TSOD對規(guī)則性較強(qiáng)的序列檢測率較高，能達(dá)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(qiáng);ESAA對三種類型的數(shù)據(jù)檢測率均不超過70%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TSAD在時(shí)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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