兩階段的多元時間序列異常檢測算法

摘要：提出了一個兩階段的多元時間序列異常檢測算法。該算法通過有界坐標(biāo)系統(tǒng)(Bcs)技術(shù)計(jì)算多元時間序列樣本之間的相似性，采用基于距離的方法實(shí)現(xiàn)異常檢測。算法第一階段采用K－means算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并按照一個啟發(fā)式規(guī)則對其進(jìn)行排序；第二階段在聚類結(jié)果上采用循環(huán)嵌套算法進(jìn)行異常檢測，并通過兩個剪枝規(guī)則進(jìn)行高效剪枝，提高了算法的效率。在兩個實(shí)際數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性。