基于信号变化速率的时间序列异常值检测方法  

Outlier Detection Method for Time Series Based on the Rate of Signal Change

作　　者：陈娇[1] 潘天红[2] 张明 

机构地区：[1]常州信息职业技术学院,江苏常州213164 [2]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013 [3]南京曼奈科斯电器有限公司,南京211100

出　　处：《北京工业大学学报》2014年第7期992-995,共4页Journal of Beijing University of Technology

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)

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.To eliminate the influence of outlier for system identification and improve the effect of data preprocessing in time serials, a simple and fast outlier detection and recovering algorithm was presented in this paper. The proposed algorithm, which included the variation rate of signal calculation, statistical parameters estimation, the position of outlier identification, and signal recovering based on interpolation, combined the ＂rate of signal variation＂ and statistic theory. Results show that the proposed algorithm has the benefits of simpleness, effectiveness and low computational cost and can be satisfied for the demand of data preprocessing in time series.

关 键 词：时间序列 统计分析 异常值检测 正态分布 

分 类 号：TP311.11[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]