SKAB

该数据集名为SKAB，包含了来自观测水泵、水箱和阀门的水循环测试台的机器传感器产生的34个8维时间序列数据。这些数据记录了正常和异常条件下的情况。此外，由领域专家标注的地面真实变化点（CPs）和状态可供评估使用。该数据集的规模属于中等，任务是对时间序列的状态进行检测。

The dataset is named SKAB, which contains 34 8-dimensional time series generated by machine sensors deployed on a water circulation testbed monitoring water pumps, water tanks and valves. These data capture operational scenarios under both normal and anomalous conditions. Additionally, domain expert-annotated ground-truth change points (CPs) and system states are provided for model evaluation. This is a medium-scale dataset, with its core task being time series state detection.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SKAB是一个用于评估异常检测算法的基准数据集，包含35个多变量时间序列文件，涵盖单点异常和集体异常两种类型。该数据集提供了详细的评估方法和算法性能比较，适用于异常检测和变化点检测的研究。