基本信息

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文档摘要

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在线时间序列异常检测算法的多维度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，随着信息技术的飞速发展，各领域产生的数据量呈爆炸式增长，其中时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、医疗、工业、交通等众多领域。从金融市场中每分钟的股票价格波动，到医疗机构中患者实时的生理参数监测数据，再到工业生产线上设备的运行状态数据以及城市交通系统中的车流量数据等，这些时间序列数据记录了系统在不同时间点的状态或观测值，蕴含着丰富的信息，对于理解系统行为、预测未来趋势以及做出科学决策具有至关重要的价值。

然而，在实际应用中，时间序列数据往往受到各种因素的影响，不可避免地会出现异常