【摘 要】
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物联网的快速发展产生了海量的高维时序数据,然而时间序列易受到外界变化的环境因素影响而产生离群点。针对现有的离群点挖掘算法不能兼顾时序数据的趋势性、季节性、循环性
【机 构】
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北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学信息管理学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金重点研究专题项目(Z160002);网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD2017XX);国家自然科学基金(61572079);北京市教育委员会科技计划一般项目(KM201711232018)资助
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物联网的快速发展产生了海量的高维时序数据,然而时间序列易受到外界变化的环境因素影响而产生离群点。针对现有的离群点挖掘算法不能兼顾时序数据的趋势性、季节性、循环性、不规则性的特点,从而导致检测效果不理想的问题,提出一种基于残差融合的时序数据离群挖掘(residual integration outlier,RIO)算法。首先利用线性自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)拟合数据,得到在相同时间粒度下的残差序列,并将该序列
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