检测时间序列中的突然变化答案

【问题标题】：Detect sudden changes in a time series检测时间序列中的突然变化
【发布时间】：2020-03-25 08:44:41
【问题描述】：

我正在实时生成图表，并将其与预测图表进行比较。

我发现了 Python 的 Kneed 库，但它只适用于特定曲线。仅增加/减少图表，例如在增加计算机负载时会发现的图表。

我不知道这是否可以在不增加如此多复杂性和数学演算的情况下以远程方式实现。正如我一直在研究的那样，数学方法是使用二阶导数，但这是一个离散数组而不是连续数组，这会使一切变得复杂。

有没有更简单的方法可以检测 Python 何时发生这些突然的变化？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您所遇到的异常类型很容易通过以下方式检测到：

对具有代表性的正常值数据集执行此操作。绘制异常分数的直方图，并将阈值设置为刚好在正常值范围之外。

【讨论】：

【解决方案2】：

有一些方法：

【讨论】：