【摘 要】
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时间序列型数据分析是几年来的热门领域,但是关于多维度时间序列数据的异常检测问题的研究还比较少,而异常值会对结果的分析产生一定的影响。因此,本文既对单变量时间序列数据的异常检测算法进行改进,又研究了多变量时间序列数据的异常检测问题,并提出了三个检测算法:针对DTW距离可能会将一个时间序列上的多个点映射到另一个时间序列上的一个点的问题,本文提出了一种同时处理相似性和聚类方法的嵌入式技术,以无监督的方式
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时间序列型数据分析是几年来的热门领域,但是关于多维度时间序列数据的异常检测问题的研究还比较少,而异常值会对结果的分析产生一定的影响。因此,本文既对单变量时间序列数据的异常检测算法进行改进,又研究了多变量时间序列数据的异常检测问题,并提出了三个检测算法:针对DTW距离可能会将一个时间序列上的多个点映射到另一个时间序列上的一个点的问题,本文提出了一种同时处理相似性和聚类方法的嵌入式技术,以无监督的方式检测一组离群值时间序列,将离群点检测的任务重新表述为基于熵和适应成本动态时间弯曲距离的加权聚类问题.通过将熵函数与适应成本动态时间弯曲距离结合,然后对新的成本函数进行优化从而解决时间序列数据异常检测问题,改进后的异常检测算法可以有效解决DTW距离下出现的问题同时提高,改进后的方法比现有的一些方法具有更高的准确率.针对时间序列数据的一般形状,而不是点对点的函数比较,我们定义了一种基于适应成本导数的动态时间弯曲距离,并结合k中值算法对多变量时间序列型数据进行异常值检测,通过比较模型的决定系数来判断模型的有效性,模拟实验表明,该算法可以有效识别一般形状的时间序列.为了解决使用适应成本导数的动态时间弯曲距离时过高的复杂度的问题,基于时间序列分割技术,利用全极值算法识别时间序列中的所有极值,并保留严格的左极值点和右极值点,而舍弃所有的平坦极值点,将保留下来的极值点作为变化点从时间序列中提取分段,在聚类时采用Leader算法对子序列进行聚类,并结合下界函数加速适应成本导数的动态时间弯曲距离的计算,模拟实验证明,该算法可以降低时间序列异常检测时的复杂度.通过对比三种检验方法的实验结果,表明了本文提出的方法能够更有效地对时间序列数据集进行异常检测.
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