R预测异常检测包

Question

我正在尝试检测训练数据中的异常情况。

首先，我使用forecast package：

根据给定的时间序列训练模型

train <- forecast(ts(sin((2*pi)*seq(from=0,to=10,by=0.01)),frequency=100))

然后，一旦我得到新的时间序列，我会尝试看看它们与训练数据的匹配程度，以及发现异常情况。

目前我正在使用accuracy功能，这似乎不适合这项工作：

test <- ts(sin((2*pi)*seq(from=0,to=20,by=0.01))+sin((3*pi)*seq(from=0,to=20,by=0.01)),frequency=100)accuracy(train,test)

accuracy(train,test)

我还想过以某种方式根据训练模型分析新数据集的残差。

有没有人对如何优化此任务有任何好的想法？