MTAD-TF: Multivariate Time Series Anomaly Detection Using the Combination of Temporal Pattern and Feature Pattern
المؤلفون المشاركون
He, Q.
Zheng, Y. J.
Zhang, C.L.
Wang, H. Y.
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Currently, multivariate time series anomaly detection has made great progress in many fields and occupied an important position.
The common limitation of many related studies is that there is only temporal pattern without capturing the relationship between variables and the loss of information leads to false warnings.
Our article proposes an unsupervised multivariate time series anomaly detection.
In the prediction part, multiscale convolution and graph attention network are mainly used to capture information in temporal pattern with feature pattern.
The threshold selection part uses the root mean square error between the predicted value and the actual value to perform extreme value analysis to obtain the threshold.
Finally, the model in this paper outperforms other latest models on actual datasets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
He, Q.& Zheng, Y. J.& Zhang, C.L.& Wang, H. Y.. 2020. MTAD-TF: Multivariate Time Series Anomaly Detection Using the Combination of Temporal Pattern and Feature Pattern. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144881
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
He, Q.…[et al.]. MTAD-TF: Multivariate Time Series Anomaly Detection Using the Combination of Temporal Pattern and Feature Pattern. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144881
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
He, Q.& Zheng, Y. J.& Zhang, C.L.& Wang, H. Y.. MTAD-TF: Multivariate Time Series Anomaly Detection Using the Combination of Temporal Pattern and Feature Pattern. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144881
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144881
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر