融合领域知识的多元时间序列异常预测：方法、模型与实践.docx

融合领域知识的多元时间序列异常预测：方法、模型与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆发式增长，时间序列数据作为一种重要的数据类型，广泛存在于各个领域，如金融、医疗、工业生产、交通等。多元时间序列是指包含多个变量的时间序列，这些变量之间往往存在复杂的相互关系和动态变化。对多元时间序列进行异常预测，能够及时发现系统中的潜在问题，为决策提供有力支持，具有重要的现实意义。

在金融领域，股票价格、汇率、利率等金融数据构成了多元时间序列。准确预测这些数据中的异常波动，能够帮助投资者及时调整投资策略，避免巨大的经济损失。例如，2020年新冠疫情爆发初期，金融市场出现了剧烈波