【摘 要】
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随着互联网的高速发展,后台监控系统产生大量时序数据,从时序数据中检测出异常具有重要意义。异常检测是通过对时序数据建模,产生观测数据模型和预测数据模型,并用预测精度统
【机 构】
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四川大学计算机学院,东华大学信息科学与技术学院,重庆第二师范学院数学与信息工程学院
【基金项目】
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区块链工况数据管理平台(No.2019YFG0184),空港综合交通(No.2018YFB1601200),民航枢纽机场运行态势感知(No.U1533203)
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随着互联网的高速发展,后台监控系统产生大量时序数据,从时序数据中检测出异常具有重要意义。异常检测是通过对时序数据建模,产生观测数据模型和预测数据模型,并用预测精度统计指标建立误差模型,当某个数据点的误差大于阈值时,该数据点被认定为是时序数据中的异常数据点。提出一种基于基于DBSCAN的时序数据异常检测阈值选择算法,并基于雅虎的EGADS框架进行二次开发做实验验证,效果较好,具有工程实践价值。
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