问题描述
我有一个多元时间序列异常检测问题，其中数据是时间序列，某些变量根据时间遵循特定的模式。
例如，假设变量A，B和C每60分钟取一个高值，但值保持一致，从其他时间窗口的角度来看，这看起来像异常，但是知道数据的上下文，我知道这不是异常，因为这些非常高的值会定期发生并且是预期的。但是，如果发生在其他时间范围而不是每60分钟发生一次，则将是异常。
因此，我想在模型中包括对“时间”和“周期性”的了解，以便这些周期性实例在周期性发生时不会被标记为异常，而在其他时候会标记为异常。
由于我具有2k的功能，因此我认为不要简单地将日期/时间添加为另一列会有所帮助。 那么，在存在周期性的情况下对这种与时间相关的异常检测进行建模的最佳方法是什么？
解决方法
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