單時間序列異常子序列檢測算法的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)的種類越來越多且數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，而時間序列是其中一種很重要的數(shù)據(jù)形式。從時間序列數(shù)據(jù)中尋找出異常極具意義，例如檢測異常心電數(shù)據(jù)、異常傳感器數(shù)據(jù)等。時間序列異常有時不僅僅是數(shù)據(jù)點異常，而是連續(xù)一段數(shù)據(jù)即子序列異常，本文研究的就是單時間序列中異常子序列的檢測。
　　單時間序列異常子序列檢測方法主要有基于模型的方法及基于比較的方法?；诒容^的方法相比基于模型的方法來說，其思想簡單直觀，設(shè)置參數(shù)少，無需訓練模

2、型，算法適用范圍更廣。當前基于比較的方法一般通過尋找與其余子序列最不相似的子序列來進行異常子序列的檢測。其中典型高效的算法就是HOT SAX（Hot Symbolic Aggregate Approximation）算法?；诒容^的方法具有許多優(yōu)點，但一些問題仍需解決改善，本文就是在基于比較的算法的基礎(chǔ)上進行的異常子序列檢測研究。
　　本文在基于比較的方法框架下，提出利用子序列最小邊界矩形比特化表示的聚類結(jié)果來啟發(fā)異常子序列的搜索

3、順序，從而提高異常子序列檢測的效率?？紤]到原異常子序列定義不能發(fā)現(xiàn)相似異常的缺點，改進異常子序列的定義，采用基于k近鄰的異常子序列定義，并在此定義下提出高效的異常子序列檢測算法來尋找異常子序列。實際應用中有時需要檢測前若干個異常，本文同時提出了檢測前若干個最異常子序列的算法。時間序列數(shù)據(jù)通常是源源不斷更新的，將時間序列異常子序列檢測算法運用到動態(tài)時間序列數(shù)據(jù)流中進行異常子序列在線檢測更具實際應用價值，本文通過深入分析時間序列數(shù)據(jù)流特點，