tsod

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开源时间序列异常检测Python库

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。

时间序列异常检测tsod传感器数据开源软件Python库Github开源项目
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tsod:用于时间序列数据的异常检测

完整测试 PyPI版本 Python版本

单变量

传感器经常提供错误或缺失的观测值。在将数据作为边界条件输入到数值模拟引擎或实时决策系统之前,必须自动检测这些异常并用更合理的值替换。

该软件包旨在为DHI用户和水领域提供专门用于检测时间序列数据异常的示例和算法。它易于安装和部署,并对所有人开放(开源)。

入门

安装

tsod是一个纯Python库,可在Windows、Linux和Mac上运行。

从PyPI安装:

pip install tsod

或安装开发版本:

pip install https://github.com/DHI/tsod/archive/main.zip

愿景

  • 为时间序列异常检测提供简单一致的API
  • 对于水领域中典型的时间序列数据,计算速度将足够好,以支持实时检测
  • 它将包含一系列不同的算法,从简单的基于规则的算法到基于神经网络等更高级的算法

定义

请注意,我们区分两种类型的异常检测

  • 离群点检测(无监督异常检测) 训练数据可能包含离群点,即远离大多数其他观测值的观测值。离群点检测器试图专注于训练数据中相似且接近的观测值,并忽略较远的观测值。

  • 新颖性检测(半监督异常检测) 训练数据被视为"正常",不受离群点污染。新的测试数据观测值可以被归类为离群点,在这种情况下称为新颖性。

tsod做贡献

在Visual Studio Code中打开

  • 遵循PEP8代码风格。这在拉取请求期间会自动检查。

  • 如果引用或重用其他代码,请确保其许可证也与我们的政策一致。

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