生成对抗网络驱动下的时序数据异常检测：算法剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，各领域产生的数据量呈爆发式增长，其中时序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、工业、医疗、交通等众多领域，如股票价格的波动、工业设备的运行状态监测数据、患者的生理参数变化记录以及交通流量的实时统计等。对这些时序数据进行深入分析，及时准确地检测出其中的异常，具有极其重要的现实意义。

在金融领域，股票价格、汇率、交易量等金融数据均为时序数据。异常的价格波动或交易量变化可能预示着市场的不稳定，如2020年新冠疫情爆发初期，股市出现大幅下跌，许多股票价格的波动超出了正常范围