کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7408219 | 1481436 | 2016 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Probabilistic anomaly detection in natural gas time series data
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص آنومالی احتمالی در داده های سری زمانی گاز طبیعی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تمیز کردن داده ها، انرژی، کشف بیرونی، رگرسیون خطی، طبقه بندی بیزی، مدل مخلوط گاوسی،
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
This paper introduces a probabilistic approach to anomaly detection, specifically in natural gas time series data. In the natural gas field, there are various types of anomalies, each of which is induced by a range of causes and sources. The causes of a set of anomalies are examined and categorized, and a Bayesian maximum likelihood classifier learns the temporal structures of known anomalies. Given previously unseen time series data, the system detects anomalies using a linear regression model with weather inputs, after which the anomalies are tested for false positives and classified using a Bayesian classifier. The method can also identify anomalies of an unknown origin. Thus, the likelihood of a data point being anomalous is given for anomalies of both known and unknown origins. This probabilistic anomaly detection method is tested on a reported natural gas consumption data set.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 32, Issue 3, JulyâSeptember 2016, Pages 948-956
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 32, Issue 3, JulyâSeptember 2016, Pages 948-956
نویسندگان
Hermine N. Akouemo, Richard J. Povinelli,