論文の概要: Real-Time Outlier Detection with Dynamic Process Limits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13527v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 10:23:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 16:56:31.086029
- Title: Real-Time Outlier Detection with Dynamic Process Limits
- Title（参考訳）: 動的プロセス限界を用いた実時間外乱検出
- Authors: Marek Wadinger and Michal Kvasnica
- Abstract要約: 本稿では,既存のリアルタイムインフラストラクチャを対象としたオンライン異常検出アルゴリズムを提案する。
オンライン逆累積分布に基づく手法を導入し、オフライン異常検出器の一般的な問題を排除した。
提案手法の利点は, 実マイクログリッド演算データの2例に示すように, 使いやすさ, 高速計算, 展開性である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.609170287691728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly detection methods are part of the systems where rare events may
endanger an operation's profitability, safety, and environmental aspects.
Although many state-of-the-art anomaly detection methods were developed to
date, their deployment is limited to the operation conditions present during
the model training. Online anomaly detection brings the capability to adapt to
data drifts and change points that may not be represented during model
development resulting in prolonged service life. This paper proposes an online
anomaly detection algorithm for existing real-time infrastructures where
low-latency detection is required and novel patterns in data occur
unpredictably. The online inverse cumulative distribution-based approach is
introduced to eliminate common problems of offline anomaly detectors, meanwhile
providing dynamic process limits to normal operation. The benefit of the
proposed method is the ease of use, fast computation, and deployability as
shown in two case studies of real microgrid operation data.
- Abstract（参考訳）: 異常検出手法は、稀な事象が事業の利益性、安全性、環境面を危険にさらす可能性のあるシステムの一部である。
多くの最先端の異常検出手法が開発されてきたが、その展開はモデルの訓練中に存在する運用条件に限定されている。
オンライン異常検出は、モデル開発中に表現されないデータドリフトや変更ポイントに適応する能力をもたらし、サービス寿命が長くなる。
本稿では,低遅延検出が必要な既存リアルタイムインフラストラクチャに対するオンライン異常検出アルゴリズムを提案し,新しいデータパターンが予測不能に発生することを示す。
オンライン逆累積分布に基づく手法は、オフライン異常検出器の一般的な問題を排除し、通常の動作に動的なプロセス制限を与える。
提案手法の利点は,実マイクログリッド演算データの2例に示すように,使いやすさ,高速計算,デプロイ性である。
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