基于集成预测的稀有时间序列检测

• 作者: 杨沛 谭琦
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 异常检测 离群点 时间序列 神经网络集成
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2620-2622
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.09.014

摘要

为了解决误判问题,从预测的角度给出了离群点的定义,并提出了预测可信度和离群度的概念;同时,提出采用置换技术来降低离群点对预测模型的影响,并提出了基于集成预测的稀有时间序列检测算法.针对真实数据集的实验表明,可信度和离群度的定义是合理的,稀有时间序列检测算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨沛	华南理工大学计算机学院	15	102	5.0	9.0
2	谭琦	华南师范大学计算机学院	8	15	3.0	3.0