Сравнительное исследование алгоритмов семейства Matrix Profile в сочетании с методами репрезентации многомерных временных рядов применительно к задаче обнаружения медленно нарастающих аномалий в инженерных системах.
Объект: методы анализа и обнаружения аномалий во временных рядах.
Предмет: методы репрезентации многомерных временных рядов и алгоритмы семейства Matrix Profile.
Набор данных: система кондиционирования воздуха ЦОД.
Основная метрика: задержка обнаружения при ограничении FPR ≤ 0.05.
Исследование проводится в четырёх условиях: Matrix Profile на полном наборе признаков (1) и с отбором признаков (2); методы сравнения в полуконтролируемом (3) и контролируемом (4) режимах.
| Метод | Задержка (мин) | MCC | FPR | Режим |
|---|---|---|---|---|
| STOMP | Contrastive (усл. 2) | 4960 ± 134 | 0.27 ± 0.10 | 0.01 ± 0.01 | полуконтролируемый |
| STOMP | UMAP (усл. 1) | 5397 ± 1345 | 0.22 ± 0.13 | 0.02 ± 0.02 | полуконтролируемый |
| STOMP | VAE (усл. 1) | 5157 ± 229 | 0.19 ± 0.09 | 0.03 ± 0.01 | полуконтролируемый |
| SVC (усл. 4) | 5335 ± 85 | 0.29 ± 0.03 | 0.01 ± 0.00 | контролируемый |
| DAGMM (усл. 3) | 12162 ± 3239 | 0.11 ± 0.02 | 0.03 ± 0.04 | полуконтролируемый |
STOMP | Contrastive с отбором признаков достигает MCC = 0.27 без разметки аномалий — сопоставимо с лучшим контролируемым методом (SVC, MCC = 0.29) — при задержке вдвое меньше, чем у лучшего метода сравнения в полуконтролируемом режиме (DAGMM, 12162 мин).
Алгоритмы Matrix Profile: STOMP, DAMP, mSTOMP, Multidim MP
Методы репрезентации: PCA, UMAP, Autoencoder, VAE, Contrastive (TS2Vec), per-channel
Методы сравнения (ML): Isolation Forest, One-Class SVM, Random Forest, SVC
Методы сравнения (DL): DAGMM, OmniAnomaly, TranAD, MTAD-GAT, TS2Vec, PatchTST