基于时间序列异常检测分析的方法

不依赖于模型,基于累计变化量来实现异常点的检测,而无法检测出成片的异常点,并且很容易把正常点视为异常点,为了解决上述方法中所存在的问题,本文在所给方法的基础上重新定义了累计变化量,引入了推移算子,异常类型指示变量和异常惩罚量,并定义了两类异常类型,一种叫做高位异常,一种叫做低位异常,然后重新定义了异常点模型,引入了然后用2004年到2009年的沪市股票数据来进行数值实验,并对结果进行了对比证明了本文所给方法的有效性。