Real-Time Change Point Detection with application to Smart Home Time Series Data.
Real-Time Change Point Detection with application to Smart Home Time Series Data.
复制标题
DOI：
10.1109/tkde.2018.2850347
复制
发表时间：
2019-05
影响因子：
8.9
通讯作者：
Cook, Diane J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Aminikhanghahi, Samaneh;Wang, Tinghui;Cook, Diane J.
关键词：
变点检测（CPD）是发现时间序列行为突然变化的时间点的问题。本文提出了一种新型的实时非参数变点检测算法（SEP），该算法使用分离距离作为发散度量来检测高维时间序列中的变点。通过在人工和真实数据集上的实验，我们证明了所提出的方法与现有方法相比的有效性
Change Point Detection (CPD) is the problem of discovering time points at which the behavior of a time series changes abruptly. In this paper, we present a novel real-time nonparametric change point detection algorithm called SEP, which uses Separation distance as a divergence measure to detect change points in high-dimensional time series. Through experiments on artificial and real-world datasets, we demonstrate the usefulness of the proposed method in comparison with existing methods
登录
查看更多内容
影响因子：
4.5
作者：
Chen, Hao;Zhang, Nancy
通讯作者：
Zhang, Nancy
影响因子：
2
作者：
Gibbs, AL;Su, FE
通讯作者：
Su, FE
卡萨斯：盒子里的一个聪明的家。
影响因子：
2.2
作者：
Cook DJ;Crandall AS;Thomas BL;Krishnan NC
通讯作者：
Krishnan NC
影响因子：
3.6
作者：
Feuz KD;Cook DJ;Rosasco C;Robertson K;Schmitter-Edgecombe M
通讯作者：
Schmitter-Edgecombe M
DOI：
10.3390/s120912588
发表时间：
2012-09-17
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Han M;Vinh LT;Lee YK;Lee S
通讯作者：
Lee S