【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于地理空间智能数据分析和机器学习，具体涉及一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法。
技术介绍
1、时间序列数据的特点是数据量大、维度高、噪声多，这为数据的处理和分析带来了巨大挑战。传统的时间序列异常检测方法主要依赖于统计模型或机器学习技术，这些方法虽然在某些场景下有效，但往往忽略了数据的复杂拓扑结构，因此在处理高维、高噪声的时间序列数据时效果并不理想。
2、近年来，拓扑数据分析(tda)作为一种新兴的数据分析工具，被用于揭示数据中的几何和拓扑结构。持续同调是tda中的核心概念之一，通过分析数据的多尺度拓扑特性，持续同调能够有效地捕捉到数据中的洞、空洞和其他拓扑特征，这些特征在传统分析方法中往往被忽视。
3、尽管如此，将持续同调理论应用于时间序列的异常检测仍面临一些挑战。首先，时间序列数据的动态性质要求检测方法必须能够适应数据的变化，而现有的tda方法通常不考虑时间序列数据的这一特性。其次，时间序列数据的高噪声和大数据量特性，使得直接应用tda方法计算成本高昂，难以实时响应。此外，如何将tda...
【技术保护点】
1.一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，步骤S1中，选择并应用地理空间数据抽象库GDAL对时间序列数据进行处理，其中该时间序列数据为检测地每月的耕地水利用效率数据；通过GDAL读取和处理包含地理空间信息的栅格数据文件；在处理过程中，遍历数据集中的每一个像素，提取其地理坐标和像元值，将这些数据转化为点云格式；该点云格式数据包含每个数据点的空间位置和对应的耕地水利用效率，为后续的时序异常检测提供了基础数据结构。
3.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，步骤s1中，选择并应用地理空间数据抽象库gdal对时间序列数据进行处理，其中该时间序列数据为检测地每月的耕地水利用效率数据；通过gdal读取和处理包含地理空间信息的栅格数据文件；在处理过程中，遍历数据集中的每一个像素，提取其地理坐标和像元值，将这些数据转化为点云格式；该点云格式数据包含每个数据点的空间位置和对应的耕地水利用效率，为后续的时序异常检测提供了基础数据结构。
3.根据权利要求1所述的一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，步骤s2中，计算了点云中所有点对之间的欧几里得距离，给定n个点的集合，每个点表示为pi，点pi和pj之间的欧几里得距离用下面的公式计算：
4.根据权利要求3所述的一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，距离数组通过函数生成的一维距离向量转换为一个n×n的距离矩阵；该矩阵d的元素dij表示点pi与pj之间的距离，即：
5.根据权利要求1所述的一种基于拓扑持久性谱理论的时序异常智能化检测方法，其特征在于，步骤s3中，持续同调分析通过构建和分析一系列rips复形来进行；给定点集的距离矩阵d，构建rips复形、通过给定一组点p和一个距离阈值∈，rips复形r∈包括了所有点对(p，q)，其中点...
【专利技术属性】
技术研发人员：李军利，张雨露，赵彤，王雅楠，李文佳，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：
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