融合小波分解的多尺度時間序列異常檢測

摘要： 時間序列異常檢測是時間序列分析中的重要任務(wù)之一，然而現(xiàn)實世界中多維時間序列的異常檢測任務(wù)存在時間模式復(fù)雜、表征學(xué)習(xí)困難等問題。針對上述問題，提出一種融合小波分解的多尺度時間序列異常檢測（WMAD）方法。具體地，以多時間窗口的方式，將時間序列的時間模式統(tǒng)一融合入二維堆疊的時間窗口中，增強多時間模式提取能力；同時，從頻域角度引入小波變換，將原始序列分解為蘊含不同頻率分量的時間變化模... （共7頁）