一种基于LLM的高维时间序列数据异常检测方法

摘要：

以国家重大建设项目稽察中的数据一致性判别问题为应用背景,针对时间序列型高维数据提出了一种基于局部线性映射(Local Linear Mapping, LLM)的数据变换方法,该方法将各高维数据点通过其相邻点的线性重构映射至低维空间,从而很好地保留了高维空间中各数据点与相邻数据点的相关性.基于LLM的映射特性,提出了三种异常指标,并将其应用于面向国家重大建设项目稽察数据一致性判别问题的高维时间序列数据异常检测中.数值计算表明,所提出的方法对时间序列异常检测具有很好的效果,适合于较大规模高维时间序列数据的异常检测应用.

关键词：异常检测、时间序列、LLM、高维

所属期刊栏目：12

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2002CB312200;国家自然科学基金60004010,60274045;国家高技术研究发展计划863计划2001AA411020,2002AA11301

在线出版日期：2005-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：207-209,265