3. 异常检测方法分类

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异常检测方法分类异常检测方法分类时间序列异常检测方法种类繁多，可以根据其底层原理和技术手段进行分类。本章将介绍四种主要的分类方式：基于统计学的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法，以及混合与集成方法。 3.1 基于统计学的方法基于统计学的方法假定时间序列数据遵循某种已知的统计分布。通过分析数据的统计特性，例如均值、方差和分布形状，可以识别与预期行为不符的异常点。这些方法通常计算简单，易于理解，但对数据分布的假设较为严格，且难以捕捉复杂的异常模式。 3.1.1 基本统计方法移动平均 (Moving Average)：计算时间序列在滑动窗口内的平均值，并将其与实际值进行比较。偏差超过一定阈值则被认为是异常。