論文の概要: Quartile-Based Seasonality Decomposition for Time Series Forecasting and Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05989v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 15:59:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 12:41:55.302871
• Title: Quartile-Based Seasonality Decomposition for Time Series Forecasting and Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 時系列予測と異常検出のための四成分系季節分解
• Authors: Ebenezer RHP Isaac and Bulbul Singh
• Abstract要約: QBSD(Quartile-Based Seasonality Decomposition)は,本論文で提案した実時間予測手法である。 本稿では,QBSDの性能を最先端の予測手法と比較し,その実用的異常検出への適用性について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.685316573653194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The timely detection of anomalies is essential in the telecom domain as it facilitates the identification and characterization of irregular patterns, abnormal behaviors, and network anomalies, contributing to enhanced service quality and operational efficiency. Precisely forecasting and eliminating predictable time series patterns constitutes a vital component of time series anomaly detection. While the state-of-the-art methods aim to maximize forecasting accuracy, the computational performance takes a hit. In a system composed of a large number of time series variables, e.g., cell Key Performance Indicators (KPIs), the time and space complexity of the forecasting employed is of crucial importance. Quartile-Based Seasonality Decomposition (QBSD) is a live forecasting method proposed in this paper to make an optimal trade-off between computational complexity and forecasting accuracy. This paper compares the performance of QBSD to the state-of-the-art forecasting methods and their applicability to practical anomaly detection. To demonstrate the efficacy of the proposed solution, experimental evaluation was conducted using publicly available datasets as well as a telecom KPI dataset.
• Abstract（参考訳）: 通信領域では、異常パターン、異常行動、ネットワーク異常の識別とキャラクタリゼーションが容易になり、サービス品質と運用効率の向上に寄与するため、異常のタイムリーな検出が不可欠である。 予測可能な時系列パターンの正確な予測と排除は、時系列異常検出の重要な構成要素である。 最先端の手法は予測精度を最大化することを目指しているが、計算性能は低下する。 セルキーパフォーマンス指標(KPI)のような多数の時系列変数で構成されるシステムでは、使用される予測の時間と空間の複雑さが重要である。 QBSD(Quartile-Based Seasonality Decomposition)は,計算複雑性と予測精度のトレードオフを最適に行うために提案した実時間予測手法である。 本稿では,qbsdの性能を最先端予測手法と実用的異常検出への適用性と比較する。 提案手法の有効性を実証するため,公開データセットとテレコムkpiデータセットを用いて実験評価を行った。

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