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Haojun Liao 2024-11-11 17:52:35 +08:00 committed by GitHub
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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/index.md
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@ -3,14 +3,14 @@ title: 异常检测算法
description: 异常检测算法 description: 异常检测算法
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#### 时序数据异常检测
异常检测是针对输入的时序数据，使用预设或用户指定的算法确定时间序列中**可能**出现异常的时间序列点，对于时间序列中若干个连续的异常点，将自动合并成为一个连续的（闭区间）异常窗口。对于只有单个点的场景，异常窗口窗口退化成为一个起始时间和结束时间相同的点。 异常检测是针对输入的时序数据，使用预设或用户指定的算法确定时间序列中**可能**出现异常的时间序列点，对于时间序列中若干个连续的异常点，将自动合并成为一个连续的（闭区间）异常窗口。对于只有单个点的场景，异常窗口窗口退化成为一个起始时间和结束时间相同的点。
异常检测生成的异常窗口受检测算法和算法参数的共同影响，对于异常窗口范围内的数据，可以应用 TDengine 提供的聚合和标量函数进行查询或变换处理。 异常检测生成的异常窗口受检测算法和算法参数的共同影响，对于异常窗口范围内的数据，可以应用 TDengine 提供的聚合和标量函数进行查询或变换处理。
对于输入时间序列 (1, 20), (2, 22), (3, 91), (4, 120), (5, 18), (6, 19)。系统检测到 (3, 91), (4, 120) 为异常点，那么返回的异常窗口是闭区间 [3, 4]。 对于输入时间序列 (1, 20), (2, 22), (3, 91), (4, 120), (5, 18), (6, 19)。系统检测到 (3, 91), (4, 120) 为异常点，那么返回的异常窗口是闭区间 [3, 4]。
如下图所示，分析平台将返回时序数据异常窗口 [10:51:30, 10:54:40] （红色背景部分数据）。
<img src="../pic/anomaly-detection.png" width="560" alt="异常检测" /> <img src="../pic/anomaly-detection.png" width="560" alt="异常检测" />
##### 语法 ### 语法
```SQL ```SQL
ANOMALY_WINDOW(column_name, option_expr) ANOMALY_WINDOW(column_name, option_expr)