用 Python 中的先知模型进行天气时间序列预测和异常检测 - 方法

Prophet异常检测使用了Prophet时间序列预测。基本的Prophet模型是一个可分解的单变量时间序列模型，结合了趋势、季节性和节假日效应。该模型预测还包括一个围绕估计的趋势部分的不确定性区间。另外，完全的贝叶斯推断也可以以增加计算量为代价。然后，不确定性区间的上限和下限值可以作为每个时间点的离群点阈值。首先，计算从观测值到最近的不确定度边界（上限或下限）的距离。如果观察值在边界内，离群点得分等于负距离。因此，当观测值与模型预测值相等时，离群点得分最低。如果观察值在边界之外，得分等于距离测量，观察值被标记为离群点。然而，该方法的一个主要缺点是，当新的数据进来时，你需要重新调整模型。这对于具有实时检测的应用来说是不可取的。