基于信号变化速率的时间序列异常值检测方法

发布时间：2018-03-04 15:19

  本文选题：时间序列　切入点：统计分析　出处：《北京工业大学学报》2014年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了消除奇异值对系统模型辨识的影响,并提高时间序列数据预处理的效果,提出一种基于统计分析的奇异值检测方法.该方法将时间序列信号变化特征与统计学理论相结合,在计算时间序列信号的变化速率的基础上,对其进行统计分析,进而得到异常值发生的位置,并利用内插法对原始的观察信号进行修复.应用结果表明:该算法简单、有效、计算量小,能满足时间序列数据预处理的需求.
[Abstract]:In order to eliminate the influence of singular value on system model identification and improve the effect of time series data preprocessing, a new method of singular value detection based on statistical analysis is proposed. On the basis of calculating the change rate of the time series signal, the statistical analysis is carried out, and the location of the abnormal value is obtained, and the original observation signal is repaired by interpolation method. The application results show that the algorithm is simple and effective. The computation is small and can meet the need of time series data preprocessing.
【作者单位】： 常州信息职业技术学院;江苏大学电气信息工程学院;南京曼奈科斯电器有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273142) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2011466) 江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
【分类号】：TN911.23

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本文编号：1566202