Mehrdimensionale Zeitreihen‑Anomalieerkennung mit Hidden Markov Modellen
In einer aktuellen Studie wird ein innovativer Ansatz zur Erkennung von Anomalien in multivariaten Zeitreihen vorgestellt. Der Kern des Verfahrens besteht darin, die komplexen, mehrdimensionalen Daten in eine einzige univariate Zeitreihe zu transformieren, um die Analyse zu vereinfachen.
