论文研究-基于时间序列模式表示的异常检测算法.pdf

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提出了一种基于时间序列的模式表示提取时间序列异常值的异常检测算法(PREOV)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列模式表示的基础上提取异常值,可以大大提高算法的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在本算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。该算法计算简单、实现方便、无须训练,可以支持时间序列的动态增长。
w/M八AAAN人 AMw,八^A 图四种算法在 数据集上的实验效果对比图 人的一 原始时间序列 时问序列的分段线性表示,线段数∏ 长度为 为即处理后的时问序列长度为 图时间序列及其模式表示 WWWwWMWMwwwwwMwW n 时间序列上的实验效果 时间序列上的实验效果 图 算法在 数据集上的实验效果对比图

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