ThnthrP/Development_of_Machine_Learning_Model_for_Error_Detection_of_Multivariate_Time_Series_Data

# 🤖 多元时间序列数据错误检测机器学习模型开发 📌 概述 本项目专注于基于真实工业数据集的多元时间序列数据异常（错误）检测机器学习模型的开发。 目标是通过结合统计特征工程和机器学习技术，并使用 XGBoost 等现代算法评估其性能，从而设计和改进检测方法。 这项工作是在 Cyber-Physical Systems (CPS) 研究小组的数据科学团队中，作为合作教育计划的一部分进行的。 ## 🎯 目标 开发用于检测多元时间序列数据异常的模型 设计新的特征提取和基于条件的方法 相比现有方法，提高模型性能 应用机器学习模型（特别是 XGBoost）进行预测任务 ## ✨ 核心功能 - 📊 多元时间序列数据处理 - ⚙️ 特征工程（均值、标准差、范围、MSE 等） - 🧠 基于条件的分类设计 - 🚀 使用 XGBoost 的机器学习模型 - 📈 模型评估（准确率、混淆矩阵、MAE） - 🔍 错误 / 异常检测系统 ## 🧠 方法论 ### 1️⃣ 数据准备 加载和预处理多元时间序列数据 清理和标准化数据集 生成统计特征 ### 2️⃣ 特征工程 均值、标准差 均方误差 (MSE) 范围和自定义条件 使用定义的规则创建分类标签 ### 3️⃣ 模型开发 使用 XGBoost 算法训练模型 应用滑动窗口 / 基于时间的分割 优化超参数 ### 4️⃣ 评估 混淆矩阵 准确率 平均绝对误差 (MAE) 预测可视化 ## 🏗️ 技术栈 编程语言 Python 库与工具 Pandas NumPy Scikit-learn XGBoost Matplotlib 环境 Jupyter Notebook / Python Script ## 📸 截图 ### 🔐 数据集示例  ### 📩 特征工程  ### 🔄 数据准备  ### 🏠 模型输出 (CSV 结果)  ### 🏠 模型评估  ### 🏠 混淆矩阵 (训练)  ### 🏠 准确率 (训练)  ### 🏠 保存模型 (训练)  ### 🏠 混淆矩阵 (测试)  ### 🏠 准确率 (测试)  ## 📂 项目结构 ``` time-series-anomaly-detection/ │ ├── data/ # Dataset (CSV files) ├── models/ # Trained models ├── notebooks/ # Jupyter notebooks ├── utils/ # Helper functions (feature extraction, stats) │ ├── train.py # Model training script ├── predict.py # Prediction script ├── requirements.txt # Dependencies │ └── README.md ``` ## 📊 结果 所提出的 XGBoost 模型在异常检测方面取得了令人满意的性能 特征工程显著提高了预测准确率 该模型可应用于真实世界的工业数据集进行错误检测 ## 🚀 未来改进 - 🔄 实时异常检测系统 - 📊 仪表板可视化（例如 Streamlit / Web App） - 🤖 深度学习模型（用于时间序列的 LSTM、Transformer） - ⚡ 针对大规模工业数据的优化 ## 👨‍🎓 作者 Tanatorn Pethmunee 宋卡王子大学 ## 📄 许可证 本项目仅用于教育和研究目的

标签：Apex, CPS, impacket, MSE, NoSQL, Python, Scikit-learn, XGBoost, 代码示例, 信息物理系统, 分类算法, 多元时间序列, 工业互联网, 异常检测, 故障预测, 数据分析, 数据科学, 数据预处理, 无后门, 机器学习, 模型评估, 滑动窗口, 特征工程, 监督学习, 统计特征, 资源验证, 逆向工具, 阈值设定, 预测性维护