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时间序列预处理中多季节和异方差的稳健数据驱动方法( A Robust Data-Driven Method for Multiseasonality and Heteroscedasticity in Time Series Preprocessing )
Bin Sun Liyao Ma Tao Shen Renkang Geng Ye Tian
物联网(IoT)正在兴起,5G使更多的数据从移动和无线来源传输。与链路容量相比,要传输的数据太多了。对数据进行标记并只传输所收集数据的有用部分或其特征是解决这一挑战的一个有希望的方法。异常数据是有价值的,因为当与已经溢出的正常数据相比较时,需要训练模型和检测异常。标签可以在数据源或边缘进行,以平衡源、边缘和中心之间的负载和计算。然而,无监督标记方法仍然是阻碍上述解决方案实施的一个挑战。无监督标记的两个主要问题是长期动态、多季节性和异方差性。本文提出了一种数据驱动的方法来处理建模和异方差问题。该方法包含以下主要步骤。首先,对原始数据进行预处理和分组。其次,针对每个群体建立了主要模型。第三,将模型调整回原始测量数据,得到原始残差。第四,原始残差经过去异方差成为归一化残差。最后利用归一化残差进行异常检测。实际数据的实验结果表明,该方法成功地提高了接收机工作特性(AUC)约30%。
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