论文摘要
对数据中异常模式的检测（异常检测）是数据分析领域一个非常重要的研究方向,尤其对时间序列的异常检测是其中的一个难点。目前,关于时序数据异常检测的研究有很多,如利用滑动窗口、小波分析、概率图模型、循环神经网络等不同技术来进行检测,但是在处理问题时还存在或多或少的不足,无法保证实际工程中的实时效率和准确性。针对周期性时间序列异常检测问题,提出一种基于Attention-GRU和iForest的异常检测算法,根据带有注意力机制的循环神经网络构建模型,实现预测长序列数据,保证工程检测效率,并通过iForest建立正常数据波动区间,避免了使用假设检验造成的误差。经实践验证,该算法能够提高实际工程中的周期性时序数据异常检测效率,并有较好的召回率和准确率。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王腾,焦学伟,高阳
关键词: 时间序列,周期序列,异常检测,循环神经网络,孤立森林
来源: 计算机工程与科学 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,计算机软件及计算机应用
单位: 中国电信股份有限公司江苏分公司,南京大学计算机科学与技术系
分类号: O211.61;TP311.13
页码: 2217-2222
总页数: 6
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