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基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法 基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法 摘要:时间序列异常检测在许多领域中起着重要的作用,尤其是在工业生产、金融分析、网络安全等领域。本文提出了一种基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测算法。该算法通过建立层级实时记忆模型,利用记忆单元之间的关联性,有效地捕捉和识别时间序列的异常行为。实验结果表明,该算法具有较高的准确率和较低的误报率,能够有效地检测时间序列中的异常事件。 1.引言 时间序列异常检测在许多领域中具有重要的应用价值。例如,在工业生产中,异常检测可以帮助及时识别和解决生产中的故障或异常情况。在金融分析中,异常检测可以帮助识别金融市场中的异常行为,以便及时采取相应的措施。在网络安全中,异常检测可以帮助识别和阻止网络攻击或入侵行为。因此,研究和开发有效的时间序列异常检测算法对于提高各个领域的生产效率和安全性具有重要意义。 2.相关工作 许多传统的时间序列异常检测算法已经被广泛研究和应用,如基于统计方法的异常检测方法、基于机器学习的异常检测方法等。然而,这些传统方法在处理复杂的时间序列数据时存在一些局限性,如难以处理高维、非线性和动态变化的时间序列数据等。 3.方法介绍 本文提出了一种基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测方法。该方法利用层级实时记忆模型来对时间序列数据进行建模和分析,以实现异常检测的目的。具体步骤如下: 3.1数据预处理 首先,对时间序列数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值填充和归一化处理等。 3.2层级实时记忆模型 建立层级实时记忆模型,该模型由多个记忆单元组成。每个记忆单元可以通过自适应学习来适应时间序列数据的变化,从而具有学习和记忆的能力。 3.3记忆单元关联性建模 利用记忆单元之间的关联性来捕捉和识别时间序列的异常行为。通过计算记忆单元之间的相关系数或相似度,可以判断当前时间序列数据是否与过去的数据存在异常差异。 3.4异常检测 根据记忆单元之间的关联性判断结果,进行异常检测。根据设定的阈值或规则,判断当前时间序列数据是否属于异常事件。 4.实验结果 为了验证本文提出的方法的有效性,进行了一系列的实验。实验结果表明,该方法在不同的时间序列数据集上具有较高的准确率和较低的误报率,能够有效地检测时间序列中的异常事件。 5.结论 本文提出了一种基于层级实时记忆算法的时间序列异常检测方法,通过建立层级实时记忆模型和利用记忆单元之间的关联性,实现对时间序列数据的异常检测。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和较低的误报率,在实际应用中具有一定的推广价值。 参考文献: [1]LuoX,WangF,SunG,etal.Hierarchicalrecurrentmemorynetworksfortimeseriesproblems[J].arXivpreprintarXiv:1802.03701,2018. [2]MalhotraP,VigL,ShroffG.Longshorttermmemorynetworksforanomalydetectionintimeseries[J].Proceedings,26thinternationalconferenceonneuralinformationprocessingsystems,2013. [3]ChandolaV,BanerjeeA,KumarV.Anomalydetection:Asurvey[J].ACMComputingSurveys(CSUR),2009,41(3):15. [4]HochenbaumJ,VallisOS,KejariwalA.Automaticanomalydetectioninthecloudviastatisticallearning[J].ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST),2017,8(3):43. [5]ChengW,TuYH,ChenYC.Wassersteindistancebasedtimeseriesanomalydetection[C]//2019Internationalconferenceonhardware/softwarecodesignandsystemsynthesis(CODES+ISSS).IEEE,2019:1-9.