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。