Numenta Anomaly Benchmark数据集
时间: 2024-06-08 11:05:11 浏览: 6
Numenta Anomaly Benchmark (NAB) 数据集是一个广泛使用的用于评估异常检测算法性能的数据集。它由 Numenta 公司创建,其中包含了一系列不同领域的异常数据集,如网络流量、机器温度、气象数据等。这些数据集都是实际生产环境中收集的数据,并且已经标记为正常和异常数据。这使得研究人员可以使用这些数据集来测试他们的异常检测算法,以便比较不同算法之间的性能。NAB 数据集可以免费下载和使用,适用于学术研究和商业应用。
相关问题
Anomaly-Transformer数据集
Anomaly-Transformer是一个用于时间序列异常检测的模型,它基于自注意力机制和序列关联性计算来捕捉时间序列数据中的异常模式。根据提供的引用,该模型的代码已经在GitHub上开源,你可以通过该链接获取更多关于代码的详细信息。
Anomaly-Transformer模型在运行时需要使用数据集进行训练和测试。然而,在提供的引用中,并没有提到Anomaly-Transformer模型所使用的具体数据集的名称或来源。因此,无法确定它所使用的数据集是什么。
如果你想进一步了解Anomaly-Transformer模型所使用的数据集,请参考相关文献或参考资料,并查找有关该模型所使用数据集的详细信息。
工业多变量时间序列数据集
您好!对于工业多变量时间序列数据集,可以提供一些常见的数据集名称,如:
1. Numenta Anomaly Benchmark (NAB):该数据集包含了来自各个领域的时间序列数据,用于异常检测的评估和基准测试。
2. SML2010:这是一个用于机器学习的大规模数据集,包含了来自不同工业领域的多变量时间序列数据。
3. MIMIC-III:这是一个用于医疗领域的数据集,包含了来自监护仪和其他医疗设备的时间序列数据。
4. ECG5000:这是一个心电图数据集,包含了来自5000个不同人的心电图信号。
5. ECG5000C:这是ECG5000数据集的压缩版本,用于压缩算法的评估和基准测试。
这些数据集可以用于各种工业应用中的时间序列分析、异常检测、预测等任务。希望对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时提问。
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