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文章为在非平稳时间序列的在线学习理论的基础上检测离群点和变化点提出了一个统一框架.在这个框架中数据源的一个概率模型用一种在线折扣学习算法被逐步学习,该算法能通过逐渐忘记过去数据的效果自适应地跟踪变化的数据源.然后任一给定数据的分数被计算出来测量它与学习模型的偏差,高分表明更有可能是离群点.进一步地数据流中的变化点通过用这一学习模型应用这种得分方法到一个移动平均损失预测时间序列中来检测.特别地我们为来自时间序列数据的自回归模型的在线折扣学习发明了一种有效算法,并通过仿真和在股票市场数据分析的实际应用验证框架