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System and Method for Efficient Estimation of High Cardinality Time-Series Models

机译:高基数时间序列模型的有效估计系统和方法

摘要

A system includes a metric data store configured to receive and store a time-series of values of a first metric, a seasonal trend identification module configured to determine a periodicity profile for the first metric, and a modeling module configured to generate an autoregressive moving average (ARMA) model. The modeling module includes a seasonal model module configured to generate a first model of the time-series of values, a non-seasonal model module configured to generate a second model of the time-series of values, and a combination module configured to generate a third model based on the first and second models. The modeling module is configured to, in response to determining that a first periodicity profile describes the time-series of values, output the third model as the ARMA model. The system includes an envelope determination module configured to determine a normal behavior of the first metric based on the ARMA model.
机译:一种系统,包括:度量数据存储,其被配置为接收和存储第一度量的值的时间序列;季节趋势识别模块,其被配置为确定第一度量的周期性概况;以及建模模块,其被配置为生成自回归移动平均值(ARMA)模型。建模模块包括配置为生成值的时间序列的第一模型的季节性模型模块,配置为生成值的时间序列的第二模型的非季节性模型模块以及配置为生成值的时间序列的组合模块。第三模型基于第一模型和第二模型。建模模块被配置为响应于确定第一周期性简档描述了值的时间序列,将第三模型输出为ARMA模型。该系统包括包络确定模块,该包络确定模块被配置为基于ARMA模型来确定第一度量的正常行为。

著录项

  • 公开/公告号US2020233774A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-07-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ANODOT LTD.;

    申请/专利号US201916703762

  • 发明设计人 MEIR TOLEDANO;

    申请日2019-12-04

  • 分类号G06F11/34;G06F16/28;G06F11/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:23:49

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