基于统计方法的异常点检测在时间序列数据上的应用

异常点是时间序列数据中不可避免的特殊点,会对时间序列数据的分析产生负面影响。文章设计了一种适用于时间序列数据的基于统计的异常点检测与修正方法,可以有效地检测出异常点出现的位置并进行修正。使用酒店间夜数据进行的数值实验表明,使用修正后的数据集相对于使用原数据集预测精度会提高3.4%～4.4%。