JP2017083985A - 時系列データ処理方法、時系列データ処理プログラム、および、時系列データ処理装置 - Google Patents
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- G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
- G06F2218/12—Classification; Matching
Abstract
Description
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成ステップと、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化ステップと、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成ステップと、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示ステップとを備える。
前記異常度算出ステップは、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする。
前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする。
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、正規化後の時系列データに基づき時系列データの異常度を算出し、
前記ランキング生成ステップは、各グループについて、前記時系列データの異常度に基づき時系列データのランキングを生成し、
前記結果表示ステップは、表示制御指示によって選択されたグループについて、前記時系列データのランキングを含む画面を表示することを特徴とする。
前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行い、
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、前記中央値時系列データとの間の同じ時刻のデータ間の差の和を前記時系列データの異常度とすることを特徴とする。
前記グループのランキングを含む画面は、前記時系列データのランキングを含む画面を表示するためのリンク情報を含むことを特徴とする。
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成ステップと、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化ステップと、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成ステップと、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示ステップとを、
コンピュータにCPUがメモリを利用して実行させることを特徴とする。
前記異常度算出ステップは、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする。
前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする。
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、正規化後の時系列データに基づき時系列データの異常度を算出し、
前記ランキング生成ステップは、各グループについて、前記時系列データの異常度に基づき時系列データのランキングを生成し、
前記結果表示ステップは、表示制御指示によって選択されたグループについて、前記時系列データのランキングを含む画面を表示することを特徴とする。
前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行い、
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、前記中央値時系列データとの間の同じ時刻のデータ間の差の和を前記時系列データの異常度とすることを特徴とする。
前記グループのランキングを含む画面は、前記時系列データのランキングを含む画面を表示するためのリンク情報を含むことを特徴とする。
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成部と、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化部と、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出部と、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成部と、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示部とを備える。
前記異常度算出部は、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする。
前記正規化部は、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする。
DQ1=(D11,D12,…,D1n)
DQ2=(D21,D22,…,D2n)
…
DQm=(Dm1,Dm2,…,Dmn)
この場合、CPU21は、m個のデータD11、D21、…、Dm1の中央値M1、m個のデータD21、D22、…、Dm2の中央値M2、…、m個のデータD1n、D2n、…、Dmnの中央値Mnを求め、m個の中央値M1〜Mnを時系列順に並べることにより、中央値時系列データMQ=(M1,M2,…,Mn)を生成する。
Eij=(Dij−Mmin)/(Mmax−Mmin) …(1)
このようにCPU21は、ステップS135において、中央値時系列データに含まれる中央値の最大値Mmaxが1、最小値Mminが0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行う。
EQi=(Ei1,Ei2,…,Ein)
EQk=(Ek1,Ek2,…,Ekn)
この場合、CPU21は、次式(2)に従い、同じ時刻のデータ間の差の平均値AVE_DIF(EQi,EQk)を算出する。
AVE_DIF(EQi,EQk)
=(|Ei1−Ek1|+|Ei2−Ek2|
+…+|Ein−Ekn|)/n …(2)
EQi=(Ei1,Ei2,…,Ein)
MQ=(M1,M2,…,Mn)
この場合、CPU21は、次式(3)に従い、同じ時刻のデータ間の差の和SUM_DIF(EQi,MQ)を算出し、算出した値を元の時系列データDQiの異常度とする。
SUM_DIF(EQi,MQ)
=|Ei1−M1|+|Ei2−M2|+…+|Ein−Mn| …(3)
Fij=(Dij−Nmin)/(Nmax−Nmin) …(4)
6…表示制御指示
7…時系列データ
8…データ属性
10…時系列データ処理装置
11…分析期間情報入力部
12…グループ生成部
13…正規化部
14…異常度算出部
15…ランキング生成部
16…表示制御指示入力部
17…結果表示部
18…時系列データ記憶部
20…コンピュータ
21…CPU
22…メインメモリ
24…入力部
25…表示部
30…記憶媒体
31…時系列データ処理プログラム
41、42、43…画面
44…リンク情報
Claims (15)
- 複数の時系列データを処理する時系列データ処理方法であって、
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成ステップと、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化ステップと、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成ステップと、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示ステップとを備えた、時系列データ処理方法。 - 前記異常度算出ステップは、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする、請求項1に記載の時系列データ処理方法。
- 前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする、請求項2に記載の時系列データ処理方法。
- 前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、正規化後の時系列データに基づき時系列データの異常度を算出し、
前記ランキング生成ステップは、各グループについて、前記時系列データの異常度に基づき時系列データのランキングを生成し、
前記結果表示ステップは、表示制御指示によって選択されたグループについて、前記時系列データのランキングを含む画面を表示することを特徴とする、請求項1に記載の時系列データ処理方法。 - 前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行い、
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、前記中央値時系列データとの間の同じ時刻のデータ間の差の和を前記時系列データの異常度とすることを特徴とする、請求項4に記載の時系列データ処理方法。 - 前記グループのランキングを含む画面は、前記時系列データのランキングを含む画面を表示するためのリンク情報を含むことを特徴とする、請求項4に記載の時系列データ処理方法。
- 複数の時系列データを処理する時系列データ処理プログラムであって、
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成ステップと、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化ステップと、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出ステップと、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成ステップと、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示ステップとを、
コンピュータにCPUがメモリを利用して実行させることを特徴とする、時系列データ処理プログラム。 - 前記異常度算出ステップは、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする、請求項7に記載の時系列データ処理プログラム。
- 前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする、請求項8に記載の時系列データ処理プログラム。
- 前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、正規化後の時系列データに基づき時系列データの異常度を算出し、
前記ランキング生成ステップは、各グループについて、前記時系列データの異常度に基づき時系列データのランキングを生成し、
前記結果表示ステップは、表示制御指示によって選択されたグループについて、前記時系列データのランキングを含む画面を表示することを特徴とする、請求項7に記載の時系列データ処理プログラム。 - 前記正規化ステップは、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行い、
前記異常度算出ステップは、各グループ内の各時系列データについて、前記中央値時系列データとの間の同じ時刻のデータ間の差の和を前記時系列データの異常度とすることを特徴とする、請求項10に記載の時系列データ処理プログラム。 - 前記グループのランキングを含む画面は、前記時系列データのランキングを含む画面を表示するためのリンク情報を含むことを特徴とする、請求項10に記載の時系列データ処理プログラム。
- 複数の時系列データを処理する時系列データ処理装置であって、
与えられた複数の時系列データに基づき、同様に変化する複数の時系列データからなるグループを複数個生成するグループ生成部と、
各グループについて、グループ内の時系列データを同じ変換によって正規化する正規化部と、
各グループについて、正規化後の時系列データに基づきグループの異常度を算出する異常度算出部と、
前記グループの異常度に基づきグループのランキングを生成するランキング生成部と、
前記グループのランキングを含む画面を表示する結果表示部とを備えた、時系列データ処理装置。 - 前記異常度算出部は、各グループについて、グループ内の2個の時系列データのすべての組合せについて同じ時刻のデータ間の差の平均値を求め、求めた平均値の最大値を前記グループの異常度とすることを特徴とする、請求項13に記載の時系列データ処理装置。
- 前記正規化部は、各グループについて、グループ内の時系列データに含まれる同じ時刻のデータの中央値からなる中央値時系列データを生成し、前記中央値時系列データに含まれる中央値の最大値が1、最小値が0に変換されるように、グループ内の時系列データに含まれるデータに線形変換を行うことを特徴とする、請求項14に記載の時系列データ処理装置。
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