Обнаружить внезапные изменения во временном ряду

Question

Я создаю график в режиме реального времени и сравниваю его с предсказанным графиком.

Я обнаружил Библиотека Kneed для Python, но она работает только для определенной кривой c. Только увеличивая / уменьшая графики, как те, которые вы найдете, например, в увеличивающейся загрузке компьютера.

Я не знаю, возможно ли это дистанционно, без добавления такой сложности и математического исчисления. Как я уже исследовал, математический подход заключался бы в работе со второй производной, но этот дискретный массив, а не непрерывный, все усложняет.

Есть ли более простой способ уметь обнаруживать эти внезапные изменения? происходит с Python?

Answer 1

Есть несколько способов:

• Медианный тест
• Квадратная диаграмма
• Скорость изменения
• Векторная карта

Answer 2

Вид вашей аномалии будет легко обнаружен с помощью:

• Вычислить медиану последних N выборок.
• Для новой выборки вычислите расстояние до медиана окна Это будет оценка аномалии

Сделайте это для репрезентативного набора данных с нормальными значениями. Постройте гистограмму баллов по аномалиям и установите порог, который будет находиться вне диапазона нормальных значений.