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时间序列流数据异常检测：方法、应用与挑战剖析.docx

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    时间序列流数据异常检测：方法、应用与挑战剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，时间序列流数据广泛存在于金融、工业、医疗、交通等各个领域。随着信息技术和传感器技术的飞速发展，数据的产生速度和规模呈爆炸式增长，大量的时间序列流数据源源不断地产生。这些数据记录了系统或对象随时间变化的状态和行为，蕴含着丰富的信息，对于理解系统的运行规律、预测未来趋势以及做出科学决策具有重要价值。

    在金融领域，股票价格、汇率、交易量等金融数据以时间序列流的形式呈现，反映了金融市场的动态变化。通过对这些时间序列流数据的分析，投资者可以了解市场趋势，制定投资策略，实现资产的保值增值。例如，高频交易利用实

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