时间序列异常检测的研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章 绪论	第8-12页
·研究背景	第8-9页
·数据挖掘	第8页
·时间序列数据挖掘	第8-9页
·时间序列异常点检测	第9页
·研究现状	第9-11页
·研究工作	第11-12页
第二章 ARMA模型的参数估计方法	第12-20页
·ARMA模型	第12-13页
·ARMA(p,q)模型的参数估计	第13-20页
·ARMA模型的矩估计方法	第13-14页
·ARMA模型的自回归逼近法	第14-16页
·极大似然估计	第16-20页
第三章 时间序列异常点模型	第20-27页
·ARMA模型的异常点描述	第20-23页
·ARMAX模型的异常点描述	第23-27页
第四章 时间序列异常检测	第27-39页
·贝叶斯异常检测	第27-33页
·贝叶斯框架	第27-28页
·多异常点识别的贝叶斯计算	第28-29页
·MCMC抽样	第29-32页
·多异常点识别的MCMC抽样	第32-33页
·基于累积变化量的时间序列异常检测	第33-39页
·问题分析	第33-36页
·异常点模型建立	第36-37页
·模型的分析	第37-39页
第五章 数值试验	第39-45页
第六章 总结和进一步问题	第45-46页
致谢	第46-47页
参考文献	第47-49页