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公开(公告)号：CN108776694A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810575076.5
申请日：2018-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种时间序列异常点检测方法及装置，该方法包括：通过训练集训练时间序列的回归模型；根据训练得到的回归模型及输入的当前时刻前一段的时间序列预测当前时刻序列值，并根据预测得到的当前时刻序列值对观测得到的当前时刻序列值进行异常检测；根据异常检测的结果，在观测得到当前时刻序列值被认为是异常时，使用预测得到的当前时刻序列值替换观测得到的当前时刻序列值，并继续对时间序列的下一时刻进行异常点检测。本发明在时间序列点异常的检测任务中，采用回归预测的方法，利用预测值替换异常值，尽可能地降低预测的偏差，提高检测的准确率。
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