ABSTRACT Anomaly detektion av tidsserier är ett viktigt ämne som har studerats brett inom många tillämpningsområden. Ett antal beräkningsmetoder har tagits fram för denna uppgift under de senaste åren. De befintliga strategierna har dock fortfarande många nackdelar när de tillämpades på specifika frågor. I detta dokument föreslog vi en meta-feature-baserad anomali detektionsmetod (MFAD) för att identifiera onormala tillstånd i en univariat eller multivariat tidsserie baserad på lokal dynamik. Vår metod, som skiljer sig från de traditionella strategierna för ''glidande fönster'' i anomalidetektering, definierade först sex meta-funktioner för att statistiskt beskriva den lokala dynamiken i en 1-D sekvens med godtycklig längd. Andra, multivariat tidsserier konverterades till en ny 1-D sekvens, så att var och en av dess segmenterade undersekvens representerades som ett prov med sex meta-features. Slutligen genomfördes anomalidetekteringen av univariata/multivariata tidsserier genom att man identifierade avvikelserna från proverna i ett 6-D-omvandlat utrymme. För att validera effektiviteten av MFAD tillämpade vi vår metod på olika univariata och multivariata tidsseriedatauppsättningar, inklusive sex välkända standarddatauppsättningar (t.ex. ECG och Air Quality) och åtta verkliga datauppsättningar inom konstruktion av sköldtunnlar. Simuleringsresultaten visar att den föreslagna metoden MFAD inte bara identifierar de lokala onormala tillstånden i den ursprungliga tidsserien utan också drastiskt minskar den beräkningsmässiga komplexiteten. Sammanfattningsvis identifierade den föreslagna metoden på ett effektivt sätt de onormala tillstånden för dynamiska parametrar inom olika tillämpningsområden.
Hu m.fl. REF presenterade en meta-feature-baserad anomalidetektor som riktar in sig på anomalier i tidsserier.
Detecting Anomalies in Time Series Data via a Meta-Feature Based Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}