Standard

ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. / Девришев, Надир Эльнурович; Петросян, Ованес Леонович; Хэ, Юйлун.

Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1: Труды LIII международной научной конференции аспирантов и студентов. Том 9 Издательский Дом Федоровой Г.В., 2022. стр. 202-209 (ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ; Том 9, № 1).

Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференций › статья в сборнике материалов конференции › научная › Рецензирование

Harvard

Девришев, НЭ, Петросян, ОЛ & Хэ, Ю 2022, ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. в Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1: Труды LIII международной научной конференции аспирантов и студентов. Том. 9, ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ, № 1, Том. 9, Издательский Дом Федоровой Г.В., стр. 202-209, LIII Международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость» , Санкт-Петербург, Российская Федерация, 4/04/22. <https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/37048/1/cps2022.pdf>

APA

Девришев, Н. Э., Петросян, О. Л., & Хэ, Ю. (Принято в печать). ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. в Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1: Труды LIII международной научной конференции аспирантов и студентов (Том 9, стр. 202-209). (ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ; Том 9, № 1). Издательский Дом Федоровой Г.В.. https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/37048/1/cps2022.pdf

Vancouver

Девришев НЭ, Петросян ОЛ, Хэ Ю. ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. в Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1: Труды LIII международной научной конференции аспирантов и студентов. Том 9. Издательский Дом Федоровой Г.В. 2022. стр. 202-209. (ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ; 1).

Author

Девришев, Надир Эльнурович ; Петросян, Ованес Леонович ; Хэ, Юйлун. / ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ. Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1: Труды LIII международной научной конференции аспирантов и студентов. Том 9 Издательский Дом Федоровой Г.В., 2022. стр. 202-209 (ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ; 1).

BibTeX

@inproceedings{1a491a09e1c54d31b3f1958b306970e2,
title = "ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ",
abstract = "В настоящей работе был рассмотрен метод прогнозирования временных рядов для задачи обнаружения аномалий. Метод опробован на наборе данных соревнования {"}Multi-dataset Time-Series Anomaly Detection Competition, SIGKDD 2021{"} от популярной платформы Hexagon-ML. Это соревнование предоставляет большое количество независимых одномерных временных рядов, содержащих по одному аномальному значению в каждом. Так как все данные представлены в виде временных рядов, мы имеем возможность использовать алгоритмы прогнозирования для выявления аномалий. В качестве подобных алгоритмов были рассмотрены нейросетевые модели и ансамблевые алгоритмы, к примеру, LightGBM. В результате был сделан вывод об эффективности рассматриваемого метода для данного класса задач.",
keywords = "ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ, Искусственный интеллект",
author = "Девришев, {Надир Эльнурович} and Петросян, {Ованес Леонович} and Юйлун Хэ",
year = "2022",
month = jun,
day = "24",
language = "русский",
volume = "9",
series = "ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ",
publisher = "Издательский Дом Федоровой Г.В.",
number = "1",
pages = "202--209",
booktitle = "Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1",
address = "Российская Федерация",
note = "LIII Международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость» , CPS-22 ; Conference date: 04-04-2022 Through 08-04-2022",
url = "http://cpsconf.ru, http://cpsconf.ru/about/",

}

RIS

TY - GEN

T1 - ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ ВО ВРЕМЕННЫХ РЯДАХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

AU - Девришев, Надир Эльнурович

AU - Петросян, Ованес Леонович

AU - Хэ, Юйлун

N1 - Conference code: LIII

PY - 2022/6/24

Y1 - 2022/6/24

N2 - В настоящей работе был рассмотрен метод прогнозирования временных рядов для задачи обнаружения аномалий. Метод опробован на наборе данных соревнования "Multi-dataset Time-Series Anomaly Detection Competition, SIGKDD 2021" от популярной платформы Hexagon-ML. Это соревнование предоставляет большое количество независимых одномерных временных рядов, содержащих по одному аномальному значению в каждом. Так как все данные представлены в виде временных рядов, мы имеем возможность использовать алгоритмы прогнозирования для выявления аномалий. В качестве подобных алгоритмов были рассмотрены нейросетевые модели и ансамблевые алгоритмы, к примеру, LightGBM. В результате был сделан вывод об эффективности рассматриваемого метода для данного класса задач.

AB - В настоящей работе был рассмотрен метод прогнозирования временных рядов для задачи обнаружения аномалий. Метод опробован на наборе данных соревнования "Multi-dataset Time-Series Anomaly Detection Competition, SIGKDD 2021" от популярной платформы Hexagon-ML. Это соревнование предоставляет большое количество независимых одномерных временных рядов, содержащих по одному аномальному значению в каждом. Так как все данные представлены в виде временных рядов, мы имеем возможность использовать алгоритмы прогнозирования для выявления аномалий. В качестве подобных алгоритмов были рассмотрены нейросетевые модели и ансамблевые алгоритмы, к примеру, LightGBM. В результате был сделан вывод об эффективности рассматриваемого метода для данного класса задач.

KW - ВЫЯВЛЕНИЕ АНОМАЛИЙ

KW - ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

KW - Искусственный интеллект

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=48867604

UR - https://elibrary.ru/contents.asp?id=48867567

M3 - статья в сборнике материалов конференции

VL - 9

T3 - ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ И УСТОЙЧИВОСТЬ

SP - 202

EP - 209

BT - Процессы управления и устойчивость. Том 9(25). №1

PB - Издательский Дом Федоровой Г.В.

T2 - LIII Международная научная конференция аспирантов и студентов «Процессы управления и устойчивость»

Y2 - 4 April 2022 through 8 April 2022

ER -

ID: 97617490