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面向多变量时间序列的异常检测方法综述 随着科技的不断发展，多变量时间序列的数据越来越常见。如何从这些数据中提取有用的信息，已成为许多领域的研究重点。在这些数据中，异常数据通常包含了许多实质性的信息。因此，异常检测在很多应用中成为了一个重要的任务。然而，在面对多变量时间序列数据的时候，异常检测的问题变得更加困难。本文将对当前多变量时间序列异常检测的研究方法进行综述，并讨论未来的研究方向。 一、 定义与特性 多变量时间序列数据是指由两个或以上的变量组成的时序数据，它们通常是互相影响的。例如，在图像，金融，气象，社交网络等领域，多变量时间序列数据都是常见的。 异常检测是指在数据中寻找不遵循预定义模型或过去行为的样本。其中，异常点可能是真实的不寻常的数据或者是误差、损坏或者其他的噪音干扰。为了判断一个数据点是否为异常，我们需要考虑它与其它样本的差别以及和历史数据的关联。 二、 基本方法 （1）统计方法 这是最简单的异常检测方法之一。它通常通过建立一个实体的或经验的概率分布模型来对多变量时间序列进行建模。然后可以在此基础上利用概率模型计算每个新的观测值的异常分数。例如，Mahalanobis距离可以用于检测多元正态分布中的异常点。此方法实现简单，容易解释，但是不能处理复杂的非线性关系。 （2）时间序列分析 这种方法通常使用时间序列分析技术来建立模型并预测数据。问题被看作是一个回归问题，而异常值被视为超出预测值的观测值。例如，ARIMA模型可以被用于处理时序相关的多变量数据。此方法比较灵活，提供了更完整的分析框架，但是需要较为准确的时间序列分析结果。 （3）机器学习方法 机器学习方法通常通过学习过往数据的特征进行建模。其中，异常点被视为是不符合学习模型的数据点。例如，基于神经网络的异常检测方法已在多种场景中应用。此方法针对复杂的非线性多变量数据是比较有效的。 （4）深度学习方法 深度学习方法是神经网络在多变量时间序列数据中应用的扩展。它与传统的机器学习方法比较，可以自动发现数据中的特征，从而在处理高维、复杂的数据方面更加高效。例如，基于LSTM(Long Short Term Memory)的深度学习方法已被广泛应用于不同的领域。它比传统的机器学习方法在特征提取方面具有更加出色的表现。 三、 现状和展望 当前，异常检测仍然是一个研究热点。基于数据分析的方法和基于机器学习的方法的结合被认为是未来研究的方向。此外，当前的研究方法还存在许多挑战：如何解决数据集服从非正态分布情况下的异常检测问题；如何处理缺失与不完整的数据；如何在大规模的数据集中进行有效的异常检测等等。随着新的技术的应用，随着大数据的发展，异常检测方法将会得到更广泛的应用。