matlab 时间检测,基于MATLAB的时间序列异常检测方法探讨

龙源期刊网 http://www.doczj.com/doc/6631cc719f3143323968011ca300a6c30c22f199.html

基于MATLAB的时间序列异常检测方法探讨

作者：王翔宇张引琼

来源：《电脑知识与技术》2012年第04期

摘要：对基于MATLAB的时间序列异常检测进行了分析和研究，在阐述MATLAB时间序列异常检测方法的基础上对各种异常检测方法进行了检测试验，比较了各种异常检测方法的优劣度。对各科学领域的数据分析具有一定的参考价值。

关键词：MATLAB；时间序列；异常检测；数据分析

中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)04-0866-07

Discussion on Time Series Abnormal Detection Methods Based on MATLAB

WANG Xiang-yu1，ZHANG Yin-qiong1,2

(1. Oriental Science＆Technology College of Hunan Agricultural University, Changsha 410128，China; 2.College of Information Science Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128，China)

Abstract：Analyzed and studied time series abnormal detection based on MATLAB. Expounded time series abnormal detection methods, implemented detection test based on different abnormal detection methods and compared their quality degrees. This paper has reference val? ue to data analysis of different science realm.

Key words：MATLAB; time series; abnormal detection; data analysis

时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的分支之一，是数据分析的重要领域[1]。时

间序列是按时间顺序排列、随时间变化且相互关联的数据序列。时间序列分析即分析时间序列的方法。时间序列分析在信号处理、自动化、信息管理、金融、控制与系统工程、气象水文、数据挖掘等众多领域应用广泛。时间序列的分析处理在现实生活中具有重要价值，例如：分析股票信息，预测股票走势；分析商品销售信息，预测商品销售的趋势；分析地震前后的一些数据异常，为地震的预测提供相关数据依据。对时间序列进行分析，可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律，对人们正确认识事物并据此做出科学决策具有重要的现实意义。

对时间序列的异常检测能够发掘时间序列在不同时间段形态间的关联，这种关联一般表现为时间序列中频繁出现的变化模式和极少出现的变化模式。极少出现的变化模式称之为异常模