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时间序列多尺度异常检测方法
被引量：
9
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作者
陈波
刘厚泉
赵志凯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第20期122-127,共6页
针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性,研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上,结合时间序列模式分割技术,提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列,把时间序列分解在不同的尺...
针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性,研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上,结合时间序列模式分割技术,提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列,把时间序列分解在不同的尺度上;再利用二次回归模型将分解后的时间序列分割成可变长度的模式序列,计算模式异常值;最后重构原时间序列,检测原时间序列中的异常模式。实验结果表明,该方法可以有效地检测异常,而且可以从不同分解级数的压缩时间序列中检测多尺度异常模式。
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关键词
时间序列
小波变换
二次回归模型
多尺度
异常模式
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职称材料
题名
时间序列多尺度异常检测方法
被引量：
9
1
作者
陈波
刘厚泉
赵志凯
机构
中国矿业大学
计算机科学与技术
学院
中国矿业大学信息与控制工程学院物联网感知矿山研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第20期122-127,共6页
基金
江苏省自然科学基金青年基金(No.BK20140216)
文摘
针对时间序列异常模式检测大多采用线性模式分割方式的局限性,研究了在Haar小波变换多尺度特征的基础上,结合时间序列模式分割技术,提出一种时间序列多尺度异常检测方法。该方法首先通过小波变换压缩时间序列,把时间序列分解在不同的尺度上;再利用二次回归模型将分解后的时间序列分割成可变长度的模式序列,计算模式异常值;最后重构原时间序列,检测原时间序列中的异常模式。实验结果表明,该方法可以有效地检测异常,而且可以从不同分解级数的压缩时间序列中检测多尺度异常模式。
关键词
时间序列
小波变换
二次回归模型
多尺度
异常模式
Keywords
time series
wavelet transform
quadratic regression model
multi-scale
outlier pattern
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时间序列多尺度异常检测方法
陈波
刘厚泉
赵志凯
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
9
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