基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测

• 作者: 董红玉 陈晓云
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多变量时间序列 异常检测 张量相似性度量 k-近邻图
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 164-169
• 页数: 6页
• 分类号: TP311
• 字数: 4477字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2016.02.0164

摘要

针对多变量时间序列异常检测问题进行研究,提出基于改进ADPP的多变量时间序列异常检测算法IADPP.IADPP算法引入适用于多变量时间序列的张量相似性度量SSOTPCA,并以此相似性度量构造序列集的k-近邻图,在构造的k-近邻图上计算多变量时间序列的异常系数.研究结果表明,IADPP算法克服了原有ADPP算法不支持多变量时间序列和要求密度均匀的缺陷,取得了较好的检测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	董红玉	福州大学数学与计算机科学学院	4	5	2.0	2.0