基于滑动窗口机制的时间序列异常检测算法

摘要

随着时间序列数据量的急剧增长，实现高效的异常检测变得愈发重要。然而，传统检测方法难以有效适应时序数据的动态变化特性，且缺乏对局部模式的精细捕捉能力。为此，本文设计了一套完整的检测流程，包括数据预处理、窗口特征工程和异常检测算法融合等环节，通过该流程将时序数据转化为局部特征来进行判别。实验结果表明，所提框架能够有效表征时序数据的局部模式，在综合检测性能上较基线方法有显著提升，为时序异常检测提供了一种兼具可解释性与灵活性的解决方案。

关键词

时间序列 / 异常检测 / 滑动窗口 / 特征工程 / 机器学习