隨著信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,我們已進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)+的大數(shù)據(jù)時(shí)代,大量數(shù)據(jù)被獲取并積累。如何快速從規(guī)模海量,結(jié)構(gòu)復(fù)雜并且形式多樣的時(shí)間序列中快速提取有用的信息尤為重要。為了保證數(shù)據(jù)挖掘得到信息的準(zhǔn)確性和有效性,需要對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的表示。本文基于尺度空間的概念,提出多尺度的時(shí)間序列表示方法,從多個(gè)時(shí)間尺度對時(shí)間序列分析和表示,以便于后期綜合考慮或選擇合適尺度進(jìn)行分析及異常檢測。在多尺度表示方法的基礎(chǔ)上,與典型異常檢測算法相結(jié)合,采用權(quán)重因子綜合多個(gè)尺度的異常分析結(jié)果,搭建了基于多尺度表示方法的時(shí)間序列異常檢測框架。本文的主要研究內(nèi)容有:(1)不同尺度在時(shí)間上體現(xiàn)為不同的時(shí)間間隔,如年月日小時(shí)分鐘,不同人群或?qū)嶋H問題對時(shí)間尺度大小的需求不同,對時(shí)間序列的多尺度表示是一個(gè)值得研究的方向。高層管理者更為關(guān)注高尺度的數(shù)據(jù)(以年,季度等為單位),一線工作者更為關(guān)注低時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)(以分鐘,小時(shí)等為單位)。由此,本文提出多時(shí)間尺度的表示方法,以不同的時(shí)間間隔將時(shí)間序列均等劃分為多個(gè)尺度,并使用同種表示方法對每一尺度進(jìn)行特征提取,形成多時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)表示。并采用每個(gè)尺度的最近鄰距離作為異常得分,對每個(gè)尺度中...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 時(shí)間序列的異常類型
        1.2.2 時(shí)間序列中數(shù)據(jù)表示的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 時(shí)間序列中異常檢測的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 多尺度分析的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)理論
    2.1 時(shí)間序列
    2.2 基于分段的數(shù)據(jù)表示方法
    2.3 基于距離的相似性度量方法
        2.3.1 歐氏距離
        2.3.2 k近鄰距離
    2.4 多尺度的相關(guān)理論
    2.5 本章小結(jié)
第三章 多尺度的數(shù)據(jù)表示方法
    3.1 問題的提出
    3.2 多尺度表示方法的建立
        3.2.1 多尺度的表示方法構(gòu)建
        3.2.2 多尺度表示的相關(guān)定義
        3.2.3 基于多尺度表示的相似性度量
        3.2.4 評價(jià)指標(biāo)
        3.2.5 基于多尺度表示的異常檢測框架
    3.3 基于時(shí)間多尺度表示方法的實(shí)驗(yàn)研究
        3.3.1 合成數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分析
        3.3.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于多種特征的多尺度表示方法
    4.1 時(shí)間序列的多種特征的多尺度表示方法
        4.1.1 基于多特征的多尺度表示的模型建立
        4.1.2 基于多特征的多尺度表示的相關(guān)定義
    4.2 基于多種特征的多尺度表示異常檢測方法
    4.3 實(shí)驗(yàn)研究
        4.3.1 合成數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.2 真實(shí)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)研究
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號(hào)：3866392