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基于异常因子的时间序列异常模式检测
基于异常因子的时间序列异常模式检测
作者:
刘雪梅
王亚茹
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
时间序列
分段线性表示
异常模式
异常因子
子序列
特征空间
摘要:
时间序列中的异常模式能够提供大量有意义的信息,由于时间序列数据量大、含噪音、维度高,直接在原始时间序列数据中进行异常模式挖掘要花费大量的时间和空间代价.常用的时间序列分段线性表示法,易受阈值和分段数目的影响.对此,根据实际工程监测中时间序列的特征,将不限定分段数目与子序列长度的方法相结合,基于斜率及最大时间跨度,将原始时间序列分割成长度不同的子序列,提取子序列的极值差、斜率、均值等特征值,并映射到三维特征空间,在该特征空间中计算正常模式间的距离,以正常模式间距离为标准,求出各子序列的异常因子,检测异常模式.为验证该算法的有效性,采用南水北调工程安全监测中的实测数据和人工合成数据进行测试,取得了较好的效果.
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内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于异常因子的时间序列异常模式检测
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
时间序列
分段线性表示
异常模式
异常因子
子序列
特征空间
年,卷(期)
2018,(3)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
93-96
页数
4页
分类号
TP31
字数
3369字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2018.03.019
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘雪梅
华北水利水电大学信息工程学院
51
186
7.0
12.0
2
王亚茹
华北水利水电大学信息工程学院
1
4
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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二级引证文献(1)
2020(3)
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二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
时间序列
分段线性表示
异常模式
异常因子
子序列
特征空间
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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