用Java实现时序数据的异常检测

要在Java中实现时序数据的异常检测，您可以使用其中一种常见的异常检测算法，例如基于统计的Z分数或基于机器学习的孤立森林算法。以下是一个使用Z分数的示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TimeSeriesAnomalyDetection {

    public static List<Integer> detectAnomalies(double[] data, double threshold) {
        List<Integer> anomalies = new ArrayList<>();
        double mean = getMean(data);
        double stdDev = getStandardDeviation(data, mean);

        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            double zScore = (data[i] - mean) / stdDev;
            if (Math.abs(zScore) > threshold) {
                anomalies.add(i);
            }
        }

        return anomalies;
    }

    private static double getMean(double[] data) {
        double sum = 0;

        for (double value : data) {
            sum += value;
        }

        return sum / data.length;
    }

    private static double getStandardDeviation(double[] data, double mean) {
        double sum = 0;

        for (double value : data) {
            sum += Math.pow(value - mean, 2);
        }

        return Math.sqrt(sum / data.length);
    }

    public static void main(String[] args) {
        double[] timeSeriesData = {10.2, 12.5, 9.8, 11.0, 13.2, 15.6, 8.7, 7.9, 13.5, 11.8};
        double threshold = 2.0;

        List<Integer> anomalies = detectAnomalies(timeSeriesData, threshold);

        System.out.println("Anomaly indices: " + anomalies);
    }
}

上述示例代码中，`detectAnomalies`方法接受一个时序数据数组和阈值作为输入，并返回异常点的索引列表。在方法内部，我们首先计算了数据的均值和标准差，然后使用Z分数计算每个数据点的异常程度。如果Z分数超过了指定的阈值，则将该数据点视为异常。

在`main`方法中，我们使用一个简单的时序数据数组和阈值来执行异常检测，并输出异常点的索引。

请注意，这只是一个简单的示例实现，实际的时序数据异常检测可能需要更复杂的处理和考虑到更多的因素。此外，还可以根据具体需求进行进一步的优化和改进。