论文学习——基于滑动窗口预测的水位时间序列异常检测
文章目录
- 0 封面
- 1 标题（title）
- 2 作者（author）
- 3 摘要（abstract）
- 4 关键词
- 5 结论
- 6 论文中的图表
- 6.1 图一：基于滑动串口的异常检测算法流程
- 6.2 图二：测站的数位、流量数据集
- 6.3 图三：算法异常检测结果
- 7 引言（introduction）
- 8 基于活动窗口预测的时间序列异常检测
- 8.1 相关定义
- 8.2【最重要】算法描述
- 8.3 滑动窗口的定义
- 8.4 one-step-ahead预测模型
- 8.1 异常点判定
写在前面：计算机应用；主办方：中国科学院成都分院、四川省计算机学会；中文核心期刊；月刊；C类
0 封面
- 这篇文章采用【精读】：
- 阅读顺序：title - author - abstract - keyword - conclusion - introduction - fugures and results - method - references
1 标题（title）
- 基于滑动窗口预测的水文时间序列异常检测
- 滑动窗口是一个点，现在有很多的技术都是基于滑动窗口的（这篇文章是2014年见刊的，但是滑动窗口依旧很热）
- 水文时间序列异常检测，就是挖掘水文时间序列中的异常点。
2 作者（author）
- 是三位老师，这篇文章应该不错
3 摘要（abstract）
- 水文时间序列的【分析和决策】过程中，存在数据质量问题。
- 划分时间序列，以子序列为基础建立预测模型，对未来值进行预测，如果差异值大于预设阈值，则判定异常。
- 滑动窗口大小如何设置？参数设置？预设阈值设置？
- 本文贡献：①挖掘水文时间序列中的异常点；②将异常检测的灵敏度和特异度分别提高到80%和98%+
4 关键词
时间序列; 异常检测; 预测模型; 置信区间; 滑动窗口
5 结论
- 提出滑动窗口的预测算法，以检测水位时间序列中异常；
- 采用动态参数选择方法选择最优参数模型
- 作者说，能够及时、准确的发现时间序列的异常点
6 论文中的图表
6.1 图一：基于滑动串口的异常检测算法流程
6.2 图二：测站的数位、流量数据集
6.3 图三：算法异常检测结果
- 这个是没看懂的，图有点复杂看不清楚
7 引言（introduction）
时间序列挖掘作为数据挖掘领域的研究问题之一，已经被广泛应用于水文时间序列相似性搜索、序列模式挖掘和周期分析等领域。- 发现并减少水文时间序列中的异常点，对数据分析具有一定促进作用。
问题描述：给定一个包含n个数据点或对象的集合，以及预期的异常点数目k，发现与剩余的数据相比是显著异常的、孤立的或不一致的前k个对象的过程。
异常检测需要解决两个问题：
（1）在给定的数据集合中，定义什么样的数据是异常的。（提出自己的想法：如何确定哪些是异常点？这是一个监督学习的过程，那么预先打标签的工作如何完成？总不能是手动打标签吧）
（2）找到一个有效的方法来检测这样的异常数据时间序列异常可以分为三种：
序列异常、点异常和模式异常
结果表明，单层线性网络预测模型能够获取最理想的检测效率
8 基于活动窗口预测的时间序列异常检测
8.1 相关定义
定义——水文时间序列
定义——k-最近邻居窗口（严格的说，这个是2k）
定义——**异常点 **
总结——kkk 的值和τ\tauτ 的值需要动态调整，达到最优
8.2【最重要】算法描述
算法思想不难：①
one-step-ahead预测模型，输入是i个前驱序列，输出是第i+1的预测值；②如果di+1d_{i+1}di+1在置信区间内，则滑动窗口后移1，如果不在置信区间内，则用预测值替换掉原来的值，滑动窗口后移一位。注意：文字和图稍微有点不对应
假设t时刻的观测值，是其前驱邻接窗口的线性组合：
8.3 滑动窗口的定义
8.4 one-step-ahead预测模型
- 总结一下，最后使用的是单层线性网络
8.1 异常点判定
- 置信度阈值τ\tauτ(希腊字母，tao）、置信区间（PCIPCIPCI）如下所示：
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