LSTM和其他算法用于时间序列数据的回购，以进行异常检测（源码）。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
通过运用长短期记忆网络（LSTM）以及其他算法，我们得以在合成的时间序列数据上实现无监督的异常检测。具体而言，LSTM算法被用于识别这些数据中的离群值，并采用均方误差（MSE）作为衡量此类异常程度的标准。为了便于理解，呈现了原始信号、经过平滑处理后的信号以及利用MSE进行异常检测所生成的图表。目前正在进行的工作包括：利用Keras（基于TensorFlow后端）进行模型搭建和训练，并尝试估算真实数据的分布情况（例如）。此外，我们还在积极探索将LSTM算法移植到PyTorch框架。除此之外，还考虑了其他方法，例如基于状态转换的有限状态自动机，该方法适用于时间序列数据的分段分析。另外，正在研究一种神经网络（NN）的潜在应用，并期待后续的参考资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

时间序列异常检测的LSTM及其他算法应用与回测——源码：anomaly-detect-timeseries

优质

本项目探索了使用LSTM等机器学习模型进行时间序列数据中的异常值检测，并通过实际数据进行了回测验证。代码位于anomaly-detect-timeseries仓库中。在合成时间序列数据上使用LSTM（长期短期记忆）算法进行无监督的异常检测。该方法采用均方误差作为度量标准来识别离群值，并展示了原始信号、平滑后的信号以及通过MSE进行异常检测的结果图表。待办事项包括： - 使用Keras（TF后端）估算真实数据。 - 将模型移植到PyTorch平台。 - 其他方法：利用带有状态转换的有限状态自动机对时间序列数据进行分段处理，采用一类神经网络（One-Class Neural Networks, OCNN）等技术。参考文献待定。

时间序列数据的异常检测

优质

时间序列数据的异常检测旨在识别偏离正常模式的数据点或模式，应用广泛于金融、医疗和物联网等领域，对保障系统稳定性和预测准确性至关重要。关于时序数据异常检测的综述，即outlier detection for temporal data的研究概述。

时间序列异常检测：利用含LSTM单元及自动编码器的RNN识别时间序列中的异常数据点的方法...

优质

本研究提出一种结合LSTM和自动编码器的RNN模型，有效检测时间序列中异常数据点，提升数据分析准确性和可靠性。 Time_Series_Anomaly_Detection：使用带有LSTM单元和自动编码器的RNN检测时间序列中异常数据点的案例研究。

【LSTM预测】利用LSTM进行时间序列数据预测的MATLAB代码.zip

优质

本资源包含使用MATLAB编程实现的时间序列预测代码，基于长短期记忆网络（LSTM）模型。适用于数据分析、机器学习初学者和研究人员。基于LSTM实现的时间序列数据预测的MATLAB代码包。

基于LSTM的异常检测器：尝试利用自动编码LSTM进行异常检测

优质

本研究提出了一种基于LSTM的自动编码器模型，专门用于时间序列数据中的异常检测。通过优化LSTM结构，该模型能够有效识别和预测数据中的异常模式，提升复杂场景下的检测准确性。基于LSTM的异常检测方法表明可以利用自动编码器构建异常检测模型。实验结果证明了这种方法的有效性：当使用纯无监督的LSTM自动编码器进行训练时，能够识别出含有增加放大噪声的简单正弦波信号中的异常情况。具体来说，呈现给网络的是整个信号（以滑动窗口的形式），而输出则是由该LSTM检测器计算得到的均方误差(MSE)，以此来衡量模型对输入数据的近似程度。此外，文中还记录了添加并被捕捉到的噪声样本的数量。

时间序列异常检测代码相关

优质

本项目专注于时间序列数据中的异常检测技术，提供一系列高效的算法和Python实现代码，旨在帮助数据分析人员快速识别并处理异常值。时间序列异常检测是一项在金融、工业控制、环境监测及网络流量监控等领域广泛应用的技术。其主要目标是从数据流中识别出不符合预期的不规则点，这些异常可能由错误、故障或欺诈等非正常事件引起。 Python作为一种强大的编程语言，拥有众多库和框架来简化复杂的数据分析任务。在时间序列异常检测方面，Python提供了诸如NumPy、Pandas、SciPy以及图形绘制工具Matplotlib等一系列实用工具；同时还有scikit-learn用于机器学习模型训练，TensorFlow及Keras则支持深度学习应用。常见的异常检测方法包括基于统计的Z-Score和IQR（四分位距），基于距离的KNN（k近邻算法）, 基于密度的LOF（局部离群点因子）以及聚类技术如DBSCAN。每种方法都有其特定的应用场景，开发者需要根据数据特性和项目需求来选择最合适的方案。代码实现通常包括数据加载、预处理和模型训练等步骤。Pandas库常用于读取CSV或Excel文件中的时间序列数据，并进行必要的清洗工作以确保数据质量；而scikit-learn则为异常检测提供了多种算法支持。值得注意的是，对于具有时间依赖性的序列数据分析而言，还需要考虑季节性调整及趋势分解等因素的影响。这可能需要用到像statsmodels这样的专业工具来处理特定问题。文件KPIAnmalyDetect中很可能包含了一套完整的异常检测代码，专门针对关键性能指标（KPI）的监控和分析进行设计。此类应用在业务流程管理方面尤为重要，有助于提前发现潜在风险并采取相应措施避免损失。尽管Python以其简洁语法和强大功能著称于时间序列异常检测领域，开发者仍需面对数据质量控制、算法选择等方面的挑战，并且需要具备一定的数据分析背景知识才能有效利用这一工具进行深入研究。随着技术进步与应用范围的不断扩大，未来的时间序列异常检测将发挥更加重要的作用并取得更广泛的应用场景。

时间序列异常分析Matlab代码-AnomalyDetectionResource:简化异常检测

优质

这段资源提供了使用MATLAB进行时间序列数据异常检测的代码和工具。它旨在帮助用户轻松地识别并理解复杂数据集中的异常情况，从而实现更高效的分析与决策。时间序列异常分析的MATLAB代码以及异常检测的学习资源是一种识别数据集中有趣且有用的外围对象的技术。这项技术在许多领域都至关重要，例如信用卡欺诈分析和机械单元缺陷检测。此存储库中包含以下内容： - 书籍和学术论文学习资料； - 在线课程与视频教程； - 离群值数据集及异常检测的代码示例； - 异常检测相关库资源；此外，还提供了一个Python3脚本PaperDownloader用于下载开放获取论文（该功能正在开发中）。我将持续更新存储库内容，请随时通过提交问题或发送电子邮件的方式提出建议。希望您享受阅读！ 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal著：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书，是学习的必读材料。 - Charu Aggarwal与Saket Sathe合著：介绍异常检测中合奏学习的基础知识。 - 玛丽安·坎伯（Morganine Kamber）和Jian Pei著：第12章详细讨论了离群值检测的相关要点。 1.2 教程： HPKriegel、Pr.Kröger与A.Zimek于2010年撰写的异常值检测技术教程，发布在ACMSIGKDD上。

时间序列分析：预测与异常检测

优质

《时间序列分析：预测与异常检测》一书深入探讨了如何利用历史数据进行未来趋势预测及识别异常值，适用于金融、气象等领域的数据分析专家。时间序列分析与预测的基础构建基块旨在帮助您执行单变量（以及将来的一些多变量）时间序列分析和预测。假定您提供时间序列数据。该构件仍在开发中，欢迎提出改进建议。此构建基块的界面提供了几个可直接使用的预测器，并且可以轻松扩展以添加新的自定义预测器。`UVariateTimeSeriesClass`是用于存储时间序列数据的基础类，并提供了许多有用的方法，例如重采样、变换、差分、分解、平稳性测试以及ACF和PACF。以下预测器继承自`UVariateTimeSeriesClass`: `LinearForecaster`, `ExponentialSmoothingForecaster`, `ARIMAForecaster`, `SARIMAForecaster`, `AutoARIMAForecaster`, `ProphetForecaster` 和 `DLMForecaster`.