本文關鍵詞：基于黎曼流形的多元時間序列異常檢測

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【摘要】：多元時間序列記錄了某些領域中多個屬性隨時間變化的觀測值，它的高維性和高復雜性給數(shù)據(jù)挖掘造成了一定的困難，而由于環(huán)境或人為等因素往往導致時間序列中出現(xiàn)不符合規(guī)律的數(shù)據(jù)點，即異常點，又很大程度上給數(shù)據(jù)分析增加了挑戰(zhàn)性。 為了解決異常給數(shù)據(jù)分析帶來的不便，本文提出一種基于黎曼流形的多元時間序列異常檢測算法。該方法用滑動窗口作為工具將時間序列分割為若干個子序列，求取每個子序列的協(xié)方差矩陣，并以協(xié)方差矩陣作為異常檢測的特征描述子，用黎曼距離作為相似性度量計算各協(xié)方差矩陣之間的距離，最后借助統(tǒng)計過程圖的小概率時間和判異原理，對協(xié)方差進行控制。并以協(xié)方差矩陣及其分布的可視化來直觀地展現(xiàn)異常的存在。因為協(xié)方差矩陣完整地保留了時間序列的所有信息，而協(xié)方差矩陣的對稱半正定性符合黎曼度量，故用這種方法得到的結果較其他方法得出的結果效果更為顯著。 最后，以Ma模擬數(shù)據(jù)流、MIT-BIH心率失常數(shù)據(jù)和美國國家航空和宇宙航行局的閥門螺線管電流數(shù)據(jù)作為實驗對象，對基于黎曼流形的多元時間序列的異常檢測算法進行了驗證，實驗結果表明這種方法是合理、有效的。模擬數(shù)據(jù)的準確率達到了100%，心率失常數(shù)據(jù)準確率達到了80%，NASA數(shù)據(jù)準確率達到了95%。用其他流形和歐氏距離作為相似性度量，與本文進行了結果的對比，，表明本文提出的方法能夠得到更準確的檢測結果。
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1263015