【摘 要】
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当前，时间序列数据流预测与异常检测的方法大都为离线的，并且没有动态预测的功能，这对要求数据流无限性及实时处理的数据序列是相当不利的。本论文通过对在线最小二乘支持向量机
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当前，时间序列数据流预测与异常检测的方法大都为离线的，并且没有动态预测的功能，这对要求数据流无限性及实时处理的数据序列是相当不利的。本论文通过对在线最小二乘支持向量机算法(OnlineLS-SVM)、卡尔曼滤波算法(KF)以及扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的学习研究，在时间序列单维输入数据流及非线性多维输入数据流两个方面来验证算法在线预测与异常检测的效果。 在了解了在线最小二乘支持向量机算法(Online(L)S-SVM)、卡尔曼滤波算法(KF)以及扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的基本理论与思想后，在此基础上加入阈值判断以及异常判断环节使它们能够得到更多的应用。通过增加阈值判断环节使得各算法能够在线实时的预测时间序列数据流;同时算法预测得到的输出值与真实值进行比较判断，通过异常判断环节最终达到时间序列数据流在线异常检测的目的。 对于时间序列数据流在线预测与异常检测，本论文主要通过三块内容依次来进行研究的。首先，分别学习OnlineLS-SVM、KF以及EKF的基本理论，了解它们各自的特性及适用数据流检测领域范围，并对它们原本算法进行了实例验证;其次，对OnlineLS-SVM增加阈值判断环节，使三种算法都可以实时预测数据流，仿真实验选用均方根误差作为检测精度的指标，仿真结果表明了三种算法预测的有效性;最后，在预测算法基础上增加异常判断环节——应用类型隶属度判断以及基于局部最大距离的孤立点检测判断，使算法能够进行异常检测，仿真实验选用召回率、准确率以及漏检率作为异常检测评判标准，仿真结果表明了三种算法异常检测的有效性。
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