Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Anomaly Detection in Time Series Data Based on Holt-Winters Method
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS).
2018 (engelsk)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 poäng / 30 hpOppgaveAlternativ tittel
Anomalidetektering i tidsseriedata baserat på Holt-Winters metod (svensk)
Abstract [en]

In today's world the amount of collected data increases every day, this is a trend which is likely to continue. At the same time the potential value of the data does also increase due to the constant development and improvement of hardware and software. However, in order to gain insights, make decisions or train accurate machine learning models we want to ensure that the data we collect is of good quality. There are many definitions of data quality, in this thesis we focus on the accuracy aspect.

One method which can be used to ensure accurate data is to monitor for and alert on anomalies. In this thesis we therefore suggest a method which, based on historic values, is able to detect anomalies in time series as new values arrive. The method consists of two parts, forecasting the next value in the time series using Holt-Winters method and comparing the residual to an estimated Gaussian distribution.

The suggested method is evaluated in two steps. First, we evaluate the forecast accuracy for Holt-Winters method using different input sizes. In the second step we evaluate the performance of the anomaly detector when using different methods to estimate the variance of the distribution of the residuals. The results indicate that the suggested method works well most of the time for detection of point anomalies in seasonal and trending time series data. The thesis also discusses some potential next steps which are likely to further improve the performance of this method.

Abstract [sv]

I dagens värld ökar mängden insamlade data för varje dag som går, detta är en trend som sannolikt kommer att fortsätta. Samtidigt ökar även det potentiella värdet av denna data tack vare ständig utveckling och förbättring utav både hårdvara och mjukvara. För att utnyttja de stora mängder insamlade data till att skapa insikter, ta beslut eller träna noggranna maskininlärningsmodeller vill vi försäkra oss om att vår data är av god kvalité. Det finns många definitioner utav datakvalité, i denna rapport fokuserar vi på noggrannhetsaspekten.

En metod som kan användas för att säkerställa att data är av god kvalité är att övervaka inkommande data och larma när anomalier påträffas. Vi föreslår därför i denna rapport en metod som, baserat på historiska data, kan detektera anomalier i tidsserier när nya värden anländer. Den föreslagna metoden består utav två delar, dels att förutsäga nästa värde i tidsserien genom Holt-Winters metod samt att jämföra residualen med en estimerad normalfördelning.

Vi utvärderar den föreslagna metoden i två steg. Först utvärderas noggrannheten av de, utav Holt-Winters metod, förutsagda punkterna för olika storlekar på indata. I det andra steget utvärderas prestandan av anomalidetektorn när olika metoder för att estimera variansen av residualernas distribution används. Resultaten indikerar att den föreslagna metoden i de flesta fall fungerar bra för detektering utav punktanomalier i tidsserier med en trend- och säsongskomponent. I rapporten diskuteras även möjliga åtgärder vilka sannolikt skulle förbättra prestandan hos den föreslagna metoden.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2018.
Serie
TRITA-EECS-EX ; 2018:85
Emneord [en]
data quality, anomaly detection, time series data, Holt-Winters method
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-226344OAI: oai:DiVA.org:kth-226344DiVA, id: diva2:1198551
Eksternt samarbeid
Spotify
Utdanningsprogram
Master of Science in Engineering -Engineering Physics
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2018-04-20 Laget: 2018-04-17 Sist oppdatert: 2018-04-20bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(4314 kB)375 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT02.pdfFilstørrelse 4314 kBChecksum SHA-512
00a0cc1c7523a317910c217dbe7f10e116e4ed72abf7318ec6e5347c2fc7a45e7c03063fe5cd644eb88d6663dc0cc542fafb8de1e9d1168a07a6eef4b7b2225f
Type fulltextMimetype application/pdf

Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 375 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 1506 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf