基于统计方法的时间序列异常检测的python代码

以下是基于统计方法的时间序列异常检测的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import zscore

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='timestamp')
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 计算每个数据点的 z-score
data['zscore'] = zscore(data['value'])

# 定义异常阈值，这里取 z-score 绝对值大于 3 为异常点
threshold = 3

# 标记异常点
data['is_anomaly'] = np.abs(data['zscore']) > threshold

# 输出异常点
anomalies = data[data['is_anomaly']]
print(anomalies)

其中，`data.csv` 是时间序列数据文件，包含两列：`timestamp` 表示时间戳，`value` 表示对应的数值。该代码使用了 scipy 库中的 `zscore` 函数计算每个数据点的 z-score，然后根据设定的阈值标记出异常点，并输出异常点数据。

相关问题

基于统计方法的时间序列异常检测的MATLAB代码

下面是一个基于统计方法的时间序列异常检测的MATLAB代码示例：

% 生成一个有异常的时间序列
data = [randn(1, 50), 10, randn(1, 50)];

% 计算均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 设置阈值
threshold = 3;

% 判断每个数据点是否异常
for i = 1:length(data)
    if abs(data(i)-mu) > threshold*sigma
        fprintf('异常点出现在第%d个位置，数值为%f\n', i, data(i));
    end
end

该代码首先生成一个有异常的时间序列数据，然后计算该序列的均值和标准差，设定一个阈值，判断每个数据点是否异常。如果某个数据点的绝对值与均值的差异大于阈值乘以标准差，则认为该点是异常点。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，需要根据具体情况选择合适的统计方法，并进行更加完善的异常检测。

基于SVM的时间序列异常检测的python代码

好的，以下是一个基于SVM的时间序列异常检测的Python代码示例，希望能对您有所帮助：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 数据预处理
data = pd.read_csv('data.csv', header=0)
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])
data = data.set_index('timestamp')
data = data.resample('H').mean().interpolate()

# 特征工程
data['lag1'] = data['value'].shift(1)
data['lag2'] = data['value'].shift(2)
data['lag3'] = data['value'].shift(3)
data['rolling_mean'] = data['value'].rolling(window=3).mean()
data['rolling_std'] = data['value'].rolling(window=3).std()

# 将数据集分为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.7)
train, test = data[0:train_size], data[train_size:len(data)]

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
train = scaler.fit_transform(train)
test = scaler.transform(test)

# 定义SVM模型
model = OneClassSVM(kernel='rbf', nu=0.01)

# 拟合模型并进行预测
model.fit(train)
predictions = model.predict(test)

# 检测异常值
anomalies = []
for i in range(len(predictions)):
    if predictions[i] == -1:
        anomalies.append(i)

print('Anomalies: ', anomalies)

这个示例中，我们首先进行了数据预处理，然后进行了特征工程。接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行了标准化。然后，我们定义了一个SVM模型，并进行了拟合和预测。最后，我们根据预测结果检测了异常值。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用可能需要更多的特征工程和模型调整。