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摘要
传统的异常检测是针对单维指标进行异常判别，及时发现故障或隐患。随着计算机技术的发展，异常检测的方式也发生改变，逐渐发展为面向实时性更强、信息更加丰富的大数据场景的多维序列异常检测。同时，太多的维度以及数据量会导致检测速度变慢，累积更多的错判和漏判，很难发现相关联的异常指标数据，不利于整体分析问题。基于此，提出了一种基于Grubbs和孤立森林的多维序列异常检测算法，对采集到的多维数据使用优化的孤立森林算法进行异常检测，最后得出相关异常值发生的时间点以及相关联的异常数据。实验结果表明，该方法可获得较高的准确率和计算效率。
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