关于时序数据周期性校验方法

[xiaolong2009]

不同指标的波动范围不同，不做归一化的话，仅靠dtw距离感觉不能很好的衡量周期性，况且阈值也不好定义，请问是否有考虑过这些问题

[jixinpu]

在设置dtw阈值的时候，我们使用了人工的方法，看看哪种阈值的情况下，序列为周期序列。确实先归一化再去求dtw距离，这样误差会更好控制一些。
时间序列周期性最终归结为求序列相关性的问题，可以有很多方法去解决：皮尔逊相关系数、dtw都可以。
我们在实践中为了减少误报，使用了多种方法投票的方式来检测周期性问题。

[xiaolong2009]

恩，就是指标多的情况下，人工定义阈值还是有一些麻烦，请问目前结合多种算法的话，准确率如何？
另外，之前看过百度的方案是 指标归一化后，两天的数据做差分，消除掉原有数据的全局波动，最后用方差来判断是否具有周期性，这个是衡量两天数据的偏移程度，也是一种方案，不过阈值还是不太好确定。

[jixinpu]

我们使用的方法因为是人为去跟踪了一些时间序列，所以准确率还是很高的。但是不论使用哪种方法，我们都需要根据一些case自己去设置阈值。看了很多论文，好像都需要去设置阈值。因为周期性检测归根结底就是求距离，避免不了去设置阈值。