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針對傳統(tǒng)異常片 段檢測方法在處理增量式時間序列時效率低的問題，提出一種基于頻繁模式發(fā)現的時間序列異常檢測（TSAD）方法。首先，將歷史輸入的時間序列數據進行符號轉化;其次，利用符號化特征找出歷史序列數據集中的頻繁模式;最后，結合最長公共子序列匹配方法度量頻繁模式與當前新增加時間序列數據之間的相似度，從而發(fā)現新增加數據中的異常模式。與基于滑動窗口預測的水文時間序列異常檢測方法（TSOD）和基于擴展符號聚集近似的水文時間序列異常挖掘方法（ESAA）相比，對于實驗選擇的三種類型的時間序列數據，TSAD的檢測率都超過90%;TSOD對規(guī)則性較強的序列檢測率較高，能達到99%，但對噪聲干擾較大的序列檢測率較低，對數據偏向性較強;ESAA對三種類型的數據檢測率均不超過70%。實驗結果表明，TSAD在時間序列異常檢測中能夠較好地發(fā)現異常片段。
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