時間序列的區間預測 | 時間序列異常

Question

我有一個時間序列，我試圖在其中檢測異常。 問題是，對於那些異常，我想要一個數據點應該位於的范圍以避免成為異常點。 我正在使用 ML .Net 算法來檢測異常，我已經完成了那部分，但如何獲得范圍？

如果通過某種方式我可以獲得時間序列中點的范圍，我可以繪制它們並顯示該范圍之外的點是異常點。

我嘗試使用預測間隔計算來計算范圍，但這不適用於時間序列中的所有數據點。

比如，假設我有 100 個點，我取 100/4，即 25 作為滑動窗口來計算下一個點的預測區間，即第 26 個點，但隨后出現的問題是如何計算前 25 個點的預測區間點？

Answer 1

在固定長度的滑動窗口上操作的方法通常需要填充整個窗口，以便進行輸出。 在這種情況下，如果您想獲得第一個數據點的預測（以及異常分數），則必須在開始時填充輸入序列。 然而，很難使填充的數據變得真實，這可能導致預測不佳。

一種巧妙的技術是使用兩個不同的模型計算異常分數，一個在正向，另一個在反向，以獲取所有位置的分數。 但是，現在您必須決定如何處理您有兩組預測的領域 - 使用最小/最大/平均異常分數。

有一些模型可以在可變長度輸入上運行良好，例如使用循環神經網絡制作的序列到序列模型。