互相关数据中具有可扩展性的变点与异常检测及其在状态监测中的应用
统计方法学
2021-04-02 v2 应用统计
统计计算
摘要
受来自海底工程的状态监测应用启发，我们推导了一种新颖且可扩展的方法，用于检测相关多元时间序列子集中异常的均值结构。鉴于高效分析此类序列的需求，我们探索了所得建模框架下最大似然解的计算高效近似，并开发了一种新的动态规划算法，用于在任意给定时间点的时间序列精度矩阵为带状时求解所得二元二次规划。通过全面的模拟研究，我们表明所得方法在异常和变点检测设置下均优于竞争方法，即使在精度矩阵估计的稀疏结构被错误指定时也是如此。我们还展示了其在所述应用动机中正确检测泵故障时间段的能力。
引用
@article{arxiv.2010.06937,
title = {Scalable changepoint and anomaly detection in cross-correlated data with an application to condition monitoring},
author = {Martin Tveten and Idris A. Eckley and Paul Fearnhead},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06937},
year = {2021}
}
备注
48 pages, 25 figures, 13 tables