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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Online Anomalous Time Series Detection Algorithm for Univariate Data Streams

verfasst von : Huaming Huang, Kishan Mehrotra, Chilukuri K. Mohan

Erschienen in: Recent Trends in Applied Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We address the online anomalous time series detection problem among a set of series, combining three simple distance measures. This approach, akin to control charts, makes it easy to determine when a series begins to differ from other series. Empirical evidence shows that this novel online anomalous time series detection algorithm performs very well, while being efficient in terms of time complexity, when compared to approaches previously discussed in the literature.

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Metadaten
Titel
An Online Anomalous Time Series Detection Algorithm for Univariate Data Streams
verfasst von
Huaming Huang
Kishan Mehrotra
Chilukuri K. Mohan
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Recent Trends in Applied Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-38576-6

Electronic ISBN: 978-3-642-38577-3

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38577-3_16

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