2时间序列异常检测的研究与应用
基于时间序列数据的异常检测算法研究
基于时间序列数据的异常检测算法研究一、引言随着物联网、云计算、大数据等技术的发展，时间序列数据逐渐成为了重要的信息来源。
时间序列数据是指按照时间顺序排列的一组数据，在实际生活和工作中，时间序列数据广泛应用于金融、气象、电力、交通等领域。
然而，由于时间序列数据具有高维度、非线性、显式和隐式异常等特点，如何对其进行异常检测成为了一个重要的研究问题。
二、时间序列数据异常检测算法时间序列数据异常检测算法是对时间序列数据异常进行判断的方法，可以帮助我们识别异常数据，从而帮助我们更好地了解数据的真实情况。
时间序列数据异常检测算法主要有以下几种类型：1.传统的基于统计模型的时间序列异常检测算法传统的基于统计模型的时间序列异常检测算法包括平均数、标准差、百分位数、Z-score等。
这些算法主要基于时间序列值在滚动窗口中的分布，通过计算统计参数来判断当前值是否为异常值。
这类算法具有较高的实时性和数据处理效率，但不够灵敏，需要提前定义阈值来判断异常值。
2.基于机器学习的时间序列异常检测算法基于机器学习的时间序列异常检测算法主要包括回归模型、聚类模型和深度学习模型。
这些算法通过在数据集中学习关联规则，来判断当前值是否为异常值。
具有较高的泛化能力和准确率，但需要大量的标记数据，并且算法的训练时间较长。
3.基于信号处理的时间序列异常检测算法基于信号处理的时间序列异常检测算法主要包括小波分析、卷积神经网络和重构误差等。
这些算法通过分析时间序列信号的特性，来判断当前值是否为异常值。
这类算法具有较高的鲁棒性和适应性，但在实际应用中需要较高的计算资源支持。
三、综合分析在上述几种时间序列数据异常检测算法中，基于机器学习和基于信号处理的算法具有较高的准确性和泛化能力。
在应用中，需要根据数据的特点选择合适的算法，进行深入研究和优化。
此外，在算法研究的同时，数据预处理、特征提取和模型评估等问题也需要得到重视和研究。
只有综合考虑到这些问题，才能得到更加准确、可靠、高效的异常检测算法。
时间序列异常检测方法的效果评估研究论文素材
时间序列异常检测方法的效果评估研究论文素材一、引言随着大数据时代的到来，时间序列数据成为各行业中的重要组成部分。
在金融、交通、能源等领域，时间序列数据的分析和预测对于提高效率、降低风险具有重要意义。
然而，时间序列数据的异常值往往会影响分析结果的准确性和可靠性，因此异常检测方法成为时间序列分析领域的一个热门课题。
本文旨在探讨时间序列异常检测方法的效果评估研究，并为相关研究提供素材。
二、常用的时间序列异常检测方法1. 基于统计方法的异常检测基于统计方法的异常检测通常基于时间序列数据的均值、方差、标准差等统计量来确定异常点。
其中，Z-score方法、箱型图方法和图像法是常用的统计方法。
2. 基于机器学习的异常检测基于机器学习的异常检测方法利用训练数据集构建模型，并通过判断新数据与模型的匹配度来确定异常点。
常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和决策树（DT）等。
3. 基于时间序列模型的异常检测基于时间序列模型的异常检测方法是利用ARIMA、VAR、SSA等模型建立时间序列的预测模型，并通过比较实际观测值与预测值的差异来确定异常点。
三、时间序列异常检测方法的效果评估指标1. 准确率准确率是评估异常检测方法的重要指标。
在二分类情况下，准确率指的是正确判断异常点和非异常点的比例。
对于多分类情况，可以使用混淆矩阵来计算准确率。
2. 召回率召回率是指被正确判断为异常点的数量与总异常点数量之比，反映了异常点检测的敏感度。
较高的召回率意味着异常点更容易被检测出来。
3. 精确率精确率是指被正确判断为异常点的数量与总异常点与非异常点之和的比例，衡量了异常检测的准确性。
较高的精确率表示异常检测结果更可靠。
4. F1得分F1得分综合考量了召回率和精确率，是一个综合评估指标。
F1得分越高，表示异常检测方法的效果越好。
四、时间序列异常检测方法的效果评估研究针对时间序列异常检测方法的效果评估，研究者们进行了大量的实证研究。
异常检测中的异常时间点检测与时间序列分析
异常检测中的异常时间点检测与时间序列分析第一章异常检测概述1.1 异常检测的定义与目的异常检测是指在一组数据中发现与预期模式不符的数据点的过程。
它在众多领域中都有着重要的应用，如金融风险管理、网络安全监控、工业生产质量控制等。
异常检测的目的是了解数据中的异常现象并采取相应的措施来应对这些异常情况。
1.2 异常时间点检测与时间序列分析的关系异常时间点检测是一种常见的异常检测方法，它通常是通过比较数据点与预设阈值的差异来判断是否存在异常。
而时间序列分析则是一种通过分析数据点在时间上的变化趋势来挖掘数据中的模式与规律的方法。
异常时间点检测与时间序列分析相辅相成，通过结合这两种方法可以更准确地识别出异常时间点。
第二章异常时间点检测方法2.1 基于统计方法的异常时间点检测基于统计方法的异常时间点检测是一种常见的方法，它通过计算数据点与均值之间的偏差来判断是否存在异常。
常用的统计方法包括标准差法、箱线图法等。
这些方法适用于数据分布符合正态分布或近似正态分布的情况。
2.2 基于聚类方法的异常时间点检测基于聚类方法的异常时间点检测是一种通过将数据点分成不同的簇来判断异常的方法。
在聚类过程中，如果某个数据点无法归类到任何一个簇中，就可以认为该数据点是异常点。
常用的聚类方法包括K-means 算法、DBSCAN算法等。
第三章时间序列分析方法3.1 平稳性检验与差分法平稳性是时间序列分析的前提条件，只有在时间序列数据是平稳的情况下才能进行进一步的分析。
平稳性检验通常使用单位根检验等方法来判断数据是否平稳。
如果数据不平稳，可以使用差分法来进行处理，通过对数据进行一阶或高阶差分来使数据平稳化。
3.2 自相关与偏自相关分析自相关与偏自相关分析是一种通过计算数据点与其滞后值之间的相关性来探索时间序列数据的方法。
自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）可以反映数据点在不同滞后阶数下的相关性。
通过分析这些函数的图像，可以得到数据的周期性和趋势性信息。
基于时间序列的异常检测技术研究
基于时间序列的异常检测技术研究随着科技的不断进步，我们的生活越来越离不开数据，尤其是时间序列数据，例如实时监测的气象数据、股票交易数据、物流运输数据等。
这些数据的准确性和可靠性对于我们的生产生活意义重大。
因此，如何快速、准确的检测出这些数据中存在的异常事件，成为了一个值得研究的课题。
时间序列数据分析是一个重要的研究领域，异常检测技术是其中的一个重要分支，其目的是识别出时间序列数据中的不寻常或异常事件。
异常检测技术能够发现那些在常规数据分析中无法被发现的有价值的信息，从而有助于降低生产过程中的风险，提高工业与商业的效率以及精确度。
目前，基于时间序列的异常检测技术主要分为三类：模型驱动、数据驱动和混合方法。
1. 模型驱动方法模型驱动的方法是通过建立一个模型来描述正常的数据模式，这个模型通常是基于一些先验知识构建的，例如ARIMA、指数平滑等。
通过将模型拟合到时间序列中，我们可以预测时间序列的下一步，并根据实际的观测值进行比较。
当实际观测值与预测值存在差异时，我们就可以判定为异常事件。
这种方法的优点是可以消除数据中的噪音和随机性，缺点是需要假设数据的分布和结构，并使用大量的数据来建立模型。
2. 数据驱动方法数据驱动的方法则是不需要假设数据分布和结构，通常是基于距离、密度、聚类等统计量对样本数据进行建模，直接抓取数据本身的特征来进行异常检测。
常见的数据驱动方法有LOF(局部异常因子)、KNN异常检测、DBSCAN等，这种方法可以使得算法快速匹配大量数据，优点是适用范围广，但是在分类上难以延伸到新的数据。
3. 混合方法混合方法则是将以上两种方法结合起来，使得检测结果更加准确。
在这种方法中，我们可以首先使用数据驱动的方法粗略地筛选出异常数据，然后再利用模型驱动的方法来判定，从而实现混合检测。
目前，一些基于深度学习的方法，例如基于神经网络的LSTM(Long Short-Term Memory)模型、卷积神经网络(CNN)等，因为模型的能力有限，其成为检测及诊断的研究重点。
基于深度学习的时间序列数据异常检测算法研究
基于深度学习的时间序列数据异常检测算法研究近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，时间序列数据异常检测成为了一个热门的研究领域。
传统的异常检测方法在处理时间序列数据方面存在一定的局限性，而基于深度学习的时间序列数据异常检测算法则能够更好地解决这一问题。
本文将着重探讨基于深度学习的时间序列数据异常检测算法的研究进展和应用。
首先，我们需要了解深度学习的基本概念和原理。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的学习方法，它通过构建多层次的神经网络模型，从而可以学习出复杂的特征表示和模式。
对于时间序列数据的异常检测来说，深度学习算法可以通过自动学习数据的时间依赖关系和特征表示，从而更好地识别异常。
在基于深度学习的时间序列数据异常检测算法中，一种常用的模型是循环神经网络（RNN）。
RNN是一种具有记忆功能的神经网络模型，它可以处理任意长度的序列数据，并且能够自动学习序列数据之间的时间依赖关系。
通过使用RNN模型，我们可以将时间序列数据映射到一个低维的特征空间，并通过比较原始数据与重构数据的差异来检测异常。
除了RNN模型，卷积神经网络（CNN）在时间序列数据异常检测中也得到了广泛的应用。
CNN模型主要用于图像识别，但其在处理一维时间序列数据方面也具有很好的效果。
通过使用一维卷积操作，CNN可以从不同时间尺度上提取时间序列数据的特征，从而能够更好地捕捉异常。
另外，变分自编码器（VAE）也是一种常用的基于深度学习的时间序列数据异常检测算法。
VAE可以学习出数据的潜在空间表示，并通过比较输入数据与重构数据的差异来检测异常。
相比于传统的自编码器，VAE能够更好地处理时间序列数据，因为它考虑了数据的分布情况。
除了以上提到的算法，还有一些其他的基于深度学习的时间序列数据异常检测算法也值得关注。
例如，长短期记忆网络（LSTM）是一种能够解决传统RNN梯度消失问题的模型，递归自编码器（RAE）通过递归自动编码器的方式提取时间序列数据的特征表达，时空卷积神经网络（ST-CNN）可以同时处理时间和空间信息的异常检测等等。
时间序列数据的异常检测与识别算法研究
时间序列数据的异常检测与识别算法研究第一章引言1.1 研究背景时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、交通、气象、医疗等领域。
时间序列数据中可能存在各种异常值，这些异常值往往包含有用的信息，但也可能干扰正常的数据分析和建模过程。
因此，如何有效地检测和识别时间序列中的异常值成为了重要的研究课题。
1.2 研究意义时间序列数据的异常检测与识别可以帮助人们发现特殊事件和突发情况，提前采取相应的措施。
例如，在金融领域中，通过分析股票价格的时间序列数据，可以及时发现异常波动的情况，帮助投资者做出正确的决策。
此外，异常检测与识别还可以应用于医疗领域，帮助识别疾病的早期症状。
1.3 研究目标本文旨在综述时间序列数据的异常检测与识别算法的研究进展，包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法等，探讨其优缺点及应用场景，并展望未来的研究方向。
第二章传统统计方法2.1 简单移动平均法简单移动平均法是最早被广泛应用于时间序列数据中的异常检测方法之一。
它通过计算滑动窗口内数据的平均值来检测异常值，但该方法对异常值的灵敏度较低，且只适用于平稳序列。
2.2 级联回归模型级联回归模型基于时间序列数据的趋势与周期性，通过建立回归模型来预测期望值，并根据实际值与预测值之间的残差来检测异常值。
该方法对于具有明显趋势的时间序列数据效果较好，但对于非线性关系较弱的数据不适用。
2.3 离群点统计检测法离群点统计检测法是一种基于假设检验的方法，通过计算样本与样本均值之间的偏差来判断是否为异常值。
常用的统计指标包括Z分数、T 分数和箱线图等，但这些方法对数据分布要求较高，且对于多变量时间序列数据的异常检测效果较差。
第三章机器学习方法3.1 基于聚类的异常检测基于聚类的异常检测方法通过将时间序列数据进行聚类，将属于同一簇的数据视为正常值，不属于任何簇的数据视为异常值。
该方法适用于没有标注异常值的数据集，但对于高维度的时间序列数据存在计算复杂度较高的问题。
基于时间序列的异常检测与预测技术研究
基于时间序列的异常检测与预测技术研究时间序列数据是在不同时间点上收集的一系列观测值的有序集合，涉及各种领域，如金融、气象、交通等。
基于时间序列的异常检测与预测技术对于有效管理、决策制定和风险控制至关重要。
一、概述时间序列中的异常点指的是与其他数据点相比有明显不同的观测值。
异常点的存在可能暗示着异常事件，如机械故障、市场变化等。
因此，准确识别和预测时间序列数据中的异常点对于迅速应对潜在问题至关重要。
二、异常检测技术1. 统计方法统计方法通常基于假设检验和离群值检测来识别时间序列数据中的异常点。
常见的统计方法包括均值和方差的控制图、箱型图等。
这些方法适用于统计特性稳定的时间序列数据，但对于非线性和非稳态的数据可能表现不佳。
2. 时间域方法时间域方法主要关注时间序列数据中的波动和趋势。
常见的时间域方法包括移动平均、指数平滑、差分等。
这些方法通过消除趋势和季节性来减少噪声，从而更容易识别异常点。
3. 频域方法频域方法将时间序列数据转换为频率域进行分析。
常见的频域方法包括傅里叶变换、小波变换等。
这些方法可以有效地提取时间序列中的周期性和趋势，从而更准确地检测异常点。
4. 机器学习方法机器学习方法通过构建模型来学习时间序列数据的特征，并据此进行异常检测。
常见的机器学习方法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些方法可以更好地适应不同类型的时间序列数据，但需要充足的样本和特征工程。
三、异常预测技术异常预测技术旨在通过对时间序列数据的分析和建模来预测潜在的异常事件。
准确的异常预测可以帮助组织在预先采取行动之前及时识别和应对问题。
1. 时间序列拟合时间序列拟合是一种常用的预测技术，通过建立适当的数学模型来描述和解释时间序列数据。
常见的时间序列拟合方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
这些模型可以用于预测未来的异常点。
2. 机器学习预测机器学习方法在异常预测中也扮演着重要角色。
基于时间序列数据的异常行为检测研究
基于时间序列数据的异常行为检测研究引言时间序列数据是在许多领域中都具有重要作用的一种数据形式。
随着互联网技术的不断发展，大量的时间序列数据被生成和记录下来，例如金融交易数据、生物医学数据、网络流量数据等。
然而，这些数据中可能存在着各种异常行为，如异常交易、异常生理状态、网络攻击等。
这些异常行为的识别对于保障系统的安全性和稳定性具有重要的意义。
本文将探讨基于时间序列数据的异常行为检测研究，并介绍几种常用的异常检测方法。
一、时间序列数据的特点时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值的集合。
与传统的静态数据不同，时间序列数据具有以下特点：1. 序列性：时间序列数据的观测值之间存在着一定的时间顺序，因此其前后观测值之间可能存在一定的相关性和依赖关系。
2. 动态性：时间序列数据中的观测值随时间的推移而变化，因此需要考虑时间维度对数据的影响。
3. 季节性：时间序列数据中可能存在周期性变化，例如某些指标在某个时间段内具有明显的周期性。
4. 噪声性：时间序列数据中可能存在各种噪声，包括测量误差、异常值等。
二、异常行为检测的定义和意义异常行为检测旨在识别时间序列数据中的异常行为。
异常行为指的是与一般行为模式明显不同的行为，可能是由于故障、攻击或其他未知原因引起的。
异常行为的检测对于维护系统的安全性和正常运行具有重要意义。
例如，在金融领域，异常交易的检测可以帮助银行及时发现诈骗行为；在生物医学领域，异常生理状态的检测可以及时发现疾病或健康问题。
三、常用的异常行为检测方法1. 基于统计的方法基于统计的方法是最常用的异常行为检测方法之一。
常用的统计方法包括均值、方差、中位数等。
通过计算观测值与期望值之间的差异，可以判断是否存在异常行为。
然而，基于统计的方法对于复杂的时间序列数据往往效果不佳，因为它们忽略了数据之间的依赖关系和动态性。
2. 基于机器学习的方法近年来，随着机器学习技术的迅速发展，基于机器学习的异常行为检测方法受到了广泛关注。
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河海大学硕士学位论文时间序列异常检测的研究与应用姓名：林森申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：朱跃龙20080601河海人学坝Ｉ研究生论立时问序列异常榆测的研究‘Ｊ府用第一章绪论１．１研究背景１．１．１数据挖掘随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。
目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等助能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
用数据库来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两哲的结合促成了数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）的产生。
定义１．１：数据挖掘数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程…。
原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
数据挖掘的方法可以是数学的，也可以是非数学的：可以是演绎的，也可以是归纳的。
挖掘出来的信息可以被用于信息管理、决策支持、过程控制等，还可用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘汇聚了不同领域的研究者，是～个多学科交叉研究领域，它融合了数据库（Ｄａｔａｂａｓｅ）技术、人工智能（ＡｒｔｍｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉ黜ｃｅ）、机器学习（ＭａｃｈｉｎｅＬｅａｍｉｎｇ）、统计学（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）、知识工稗（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎ百ｎｅ甜ｎｇ）、面向对象方法（Ｏｂｊｅｃｔ．ＯｄｅｎｔｅｄＭｅｔｈｏｄ）、信息检索（１ｎｆｏｎｎ“ｉｏｎＲｅｔｒｉｅｖａｌ）、高性能计算（Ｈｉ曲．Ｐｅ墒ｍａｎｃｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）以及数据Ｉ叮视化（ＤａｔａⅥｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）等最新技术的研究成果。
经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。
数据挖掘的仟务是从数据中发现模式。
数据挖掘任务一般可以分两类，描述和预测。
描述性挖掘任务刻画数据库中数据的般特性；预测性挖掘任务在当前数据卜进行推断，以进行预测【２１。
具体可以可分为：分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等。
河海大学硕士研究生论文时间序列异常检测的研究与应用１．１．２时间序列数据挖掘时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值。
对于时间序列的定义，有很多种不同的表述形式，常见的有以下几种：定义１．２：时间序列（形式１）时间序列（Ｔｉｍｅｓ嘶ｅｓ）是指一些在相同的时间间隔下获得的，并且和时间变化顺序相关的序列值（整数或实数）的集合【卸。
定义１．３：时问序列（形式２）时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值口引。
定义１．４：时间序列（形式３）时间序列是由记录值和记录时间组成的元素的有序集合，记为ｘ＝“＝（ｖｌ，＾），而＝（ｖ２，ｆ２），．．．，‘＝（Ｌ，≠。
））。
元素五＝（ｖｊ，‘）表示时间序列在ｆ。
时刻的记观测值为ｖ，，记录时间ｆｉ是严格增加的［２９１。
从以这些上定义可以看出，时间序列数据作为一类特殊的数据类型，与其它数据类型相比，时间序列数据有着自身的特点［３０］：（１）有明显的时间先后。
每个记录都必须有时间维，可以按时间进行排列。
如果按关联规则的表示方法，所得的规则应体现出时间要素，一般应是先发生的推出后发生的，体现出时间延迟的概念。
（２）多是数值型。
属性记录的属性类型可以分为三种：一是布尔型：二是类别型；三是数值型，如降雨量、气温值等。
（３）反映出序列特征。
不论哪种类型，应该是在某一时间段内连续的记录集，有一定的连贯性，有规律性可寻。
很多数据是以时间序列的形式出现的，如股票市场的每日波动，科学实验，一个工厂装船货物数量的月度序列，公路事故数量的周度序列，某化工生产过程按小时观测的产量，某水文测站测量得出的逐日水位数据等等。
时间序列数据可分为：（１）科学数据。
例如，水文数据，气象数据，地质数据，环境数据、天体物理学数据，医学数据及网络流量数据等。
（２）经济、市场及生产数据。
例如，股票数据，销售数据，用电负荷数据等。
（３）语音数据，包括声音、录音等数据。
可以看出，时问序列是一类重要的复杂数据对象，社会、科学、经济、技术等领域中广泛存在着大量的时间序列数据有待进一步的分析和处理。
在计算ｒＩ『海人学硕１１研究生论文时问序列异常榆测的研究与应用机技术快速发展和应用普及的今天，这样＿人量的时间序列数据被存储在计算机上，使得我们捕ｊ有海量的时问序列数据。
时问序列数据在数据库中占相当大的比重。
它广泛存在于各种大型的商业、医学、工程和社会科学等数据库中，形成规模庞大的时问序列数据库。
这些海量的时间序列数据库真实地记录了应用系统在各个时刻的所有重要信息，如能找到某种高效率的数据处理方法，从时序数据中抽取时序内部的规律用于时序的数值、周期、趋势分析和预测等，必将大大提高这些时问序列数据库的实用价值。
另一方面，由于自然界里的事物之间是相互联系和相互影响的，事物的变化和发展有其内在的必然性，因而己经发生的历史时问序列与将来发生的时间序列之间必然有其内在的联系。
因此，我们通过分析和研究反映事物过去的运动、变化和发展的历史时间序列数据，在很大程度上是可以发现事物变化发展的内在规律的。
这就能为决策者制定决策提供重要的参考信息或知识。
时间序列数据挖掘（Ｔｉｍｅｓ耐ｅｓＤａｔａＭｉｎｉ雌）就是基于这一需求所提出来的。
定义１．５：时间序列数据挖掘时间序列数据挖掘是对一个或多个时问序列的数据挖掘，是从大量的时问序列数据中提取人们事先不知道的、与时间属性相关的有用信息和知识并用于指导人们的社会、经济、军事和生活等活动【２１。
人们不断地研究和探索新技术、新方法，寻求有效的技术和方法来揭示这些时间序列数据集中所隐藏的知识或信息，把历史时序数据转化为对人类有用的知识和信息，这就使得时问序列数据挖掘的研究得剑了空前的发展，并己发展成为数据挖掘的一个重要的研究方向。
时问序列数据挖掘对人类社会、科技和经济的发展具有重大意义，并正逐渐成为数据挖掘的研究热点之一。
１．１－３时间序列异常检测在数据挖掘过程中，常常存在与数据模型或数据一般规律不符合的数据对象，这类与其它数据不一致的数据对象就称为异常数据，它们往往容易被人们所忽略。
然而，这些数据对象可能是具有特殊意义的，而且相对于那些普通的数据而言，这类异常的数据往往提供了更多的有用信息，它们往往更具有研究价值。
异常数据产生的原因很多，主要的原因有：（１）在数据的阅读、记录、计算、误操作时产生的错误，例如：一个站点测量出的水位数据为负值，就可能是由于输入错误，或者由于程序在处理遗漏数河海犬学硕士研究生论文时间序列异常检测的研究与应用据所设置的缺省值所造成的。
（２１异常数据也可能是从不同的数据源合并数据时由于各自的量度单位、时间不一致而引起的错误。
（３）另外，异常数据还可能是由于数据内在特性而造成的，如：一个公司的首席执行官工资在与其他公司雇员工资相比时，就可能构成一个异常数据；又如，在河流汛期测得的流量数据和该条河流其他时段测得数据相比，就可以看作是异常数据。
因此，可以看到，不能简单的把异常数据看作是“错误的数据”，并进行简单的处理。
对于数据中存在的错误数据，需要开发有效的检测算法，为数据分析提供清洁可靠的数据；但也可以看到，某些异常数据可能包含着某种重要的知识，分析它们能获得到有实际应用意义的知识。
任何一个数据挖掘任务都不会是一个简单的工作，而是有着复杂的理论基础和应用背景。
异常检测（ａ１１０ｍａｌｖｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）也是数据挖掘的一个重要分支，它被广泛的应用在很多领域。
比如：检测信用卡欺诈行为、监控电子商务中的犯罪行为、检测网络入侵等等。
在某些情况下，异常数据比其它数据甚至更为有用：在网络入侵检测领域，网络攻击的数量在整个网络数据流中只占很小的一部分；在医疗数据库中，对胸部的ｘ光摄影片图像进行是否有乳癌的分类时，异常的象素（有癌）往往仅是整个图像的一小部分。
尽管小事件很少出现（不频繁），但在上面的例子中，他们的重要性与其它事件相比更大，从而使他们的检测显得异常重要。
从上面的分析中可以看出，异常检测与其它许多数据挖掘研究的对象不同，它不是研究数据集中的绝大多数对象，而是关注那些数据集合中小部分的对象。
这些小部分的异常数据（对象）可能包含着某种重要的信息和知识。
因此，异常数据检测和分析是一个较为特殊却很有意义的数据挖掘任务。
时间序列是一种常见而又重要的数据类型，在海量的时间序列中发现其背后隐藏的知识对于我们分析时间序列变化规律，科学地做出决策具有重要的意义。
在数据挖掘概念提出不久，就有不少研究者把数据挖掘的思想运用到时间序列分析中来。
随着异常检测相关技术的研究与发展，其应用领域也不仅仅局限于普通的无序数据集合，很多研究者（尤其是国外）的目光更多关注到时间序列中的异常检测方法。
１．２研究现状早在上世纪８０年代初，国外就出现了专门针对异常检测的研究。
随着异常检测受到越来越多的关注，使用的检测方法也越来越多：４河海大学硕士研究生论文时间序列异常检测的研究与应用（１１统计学方法【３ｌ基于统计学的方法是最早被提出来的。
统计中常用的方法是先对给定的数据集合假设一个分布或概率模型（例如一个正态分布），然后根据该模型，采用不一致检测确定异常。
该方法存在问题：一是绝大多数一致性检验是针对单个属性的，而许多数据挖掘问题要求在多维空间中发现异常点；二是统计学方法要求知道关于数据集合参数的知识，例如数据分布，但许多情况下，数据分布是未知的。
（２１基于距离的方法【４，２２ｊ随后提出了基于距离的方法来检测异常点。
如果数据集合中至少有ｐ部分对象与对象。
的距离大于ｄ则对象。
是一个带参数口、ｄ的基于距离的异常点，记为ＤＢ（ｐ，ｄ）。
这个定义统一了异常点的概念，所以被称作一致异常点。
直观而言，如果不依赖于统计检验，可将基于距离的异常点看作是那些没有足够多邻居的对象，此处邻居是基于距给定对象之间的距离定义的。
目前，该领域研究人员提供了若干高效的基于距离的异常点挖掘算法，比较有代表性的是：基于索引的算法、嵌套循环算法和基于单元的算法，这些算法的主要特点是以对象间的距离作为相似性度量。
该方法的优点是：概括了基于统计模型的异常点的含义，并且对相对高维数据集有较好的挖掘效果；存在问题：一是距离函数和参数的选择问题；二是仅能发现全局异常点，而丢失了局部异常点。
（３）基于密度的方法【５，２６】基于密度的异常点检测方法可以发现局部的异常点基本思想来自于密度聚类方法，该方法在判断一个对象。