9、物联网数据异常检测的多种方法

物联网数据异常检测的多种方法

在物联网（IoT）领域，异常检测是一项关键任务，它有助于我们识别数据中的异常情况，保障系统的正常运行。本文将介绍几种不同的异常检测方法，包括使用自编码器、孤立森林、Luminol、季节性ESD算法、流式分析等，同时还会涉及在边缘设备上进行异常检测的方法。

带标签数据的自编码器异常检测

如果拥有带标签的数据，就可以训练一个模型来检测数据是正常还是异常。例如，读取电动机的电流可以判断是否由于滚珠轴承故障或其他硬件故障而对电动机施加了额外的阻力。自编码器接收数据并将其编码为输出，通过异常检测，我们可以判断模型是否能够确定数据是否为非异常。这里将使用Python对象检测库 pyod 。

准备工作
使用从Sense HAT运动传感器收集的数据，该数据可在相关的GitHub仓库中获取。同时使用Python异常检测框架 pyod ，它封装了TensorFlow并执行各种机器学习算法，如自编码器和孤立森林。

操作步骤
1. 导入必要的库：

from pyod.models.auto_encoder import AutoEncoder
from pyod.utils.data import generate_data
from pyod.utils.data import evaluate_print
import numpy as np
import pickle