論文の概要: TFAD: A Decomposition Time Series Anomaly Detection Architecture with Time-Frequency Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09693v2
• Date: Sat, 25 Mar 2023 06:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 02:18:51.350542
• Title: TFAD: A Decomposition Time Series Anomaly Detection Architecture with Time-Frequency Analysis
• Title（参考訳）: TFAD:時間周波数解析を用いた分解時系列異常検出アーキテクチャ
• Authors: Chaoli Zhang and Tian Zhou and Qingsong Wen and Liang Sun
• Abstract要約: 時系列異常検出は、複雑な時間的依存と限られたラベルデータのために難しい問題である。 本稿では,時間領域と周波数領域の両方を利用した時間周波数解析に基づく時系列異常検出モデル(TFAD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.867257563413972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series anomaly detection is a challenging problem due to the complex temporal dependencies and the limited label data. Although some algorithms including both traditional and deep models have been proposed, most of them mainly focus on time-domain modeling, and do not fully utilize the information in the frequency domain of the time series data. In this paper, we propose a Time-Frequency analysis based time series Anomaly Detection model, or TFAD for short, to exploit both time and frequency domains for performance improvement. Besides, we incorporate time series decomposition and data augmentation mechanisms in the designed time-frequency architecture to further boost the abilities of performance and interpretability. Empirical studies on widely used benchmark datasets show that our approach obtains state-of-the-art performance in univariate and multivariate time series anomaly detection tasks. Code is provided at https://github.com/DAMO-DI-ML/CIKM22-TFAD.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出は、複雑な時間的依存と限られたラベルデータのために難しい問題である。 従来のモデルとディープモデルの両方を含むいくつかのアルゴリズムが提案されているが、そのほとんどは時間領域モデリングに重点を置いており、時系列データの周波数領域の情報を十分に活用していない。 本稿では,時間領域と周波数領域の両方を性能改善のために活用するために,時系列解析に基づく時系列異常検出モデル(tfad)を提案する。 さらに,設計した時間周波数アーキテクチャに時系列分解とデータ拡張機構を組み込むことにより,性能と解釈能力のさらなる向上を図る。 広範に使用されているベンチマークデータセットの実証研究により,一変量および多変量時系列異常検出タスクにおける最先端性能が得られた。 コードはhttps://github.com/DAMO-DI-ML/CIKM22-TFADで提供されている。

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