लेखकों ने CAAD प्रस्तावित किया, एक बहुचर समय श्रृंखला असामान्यता निदान के लिए फ्रेमवर्क जो समस्या को बाह्य चरों के माध्यम से ग्रेंगर पारितंत्रिक सुसंगतता की सत्यापन के रूप में पुनः परिभाषित करता है।
- बाहरी हस्तक्षेपों द्वारा कारण बनी असामान्यताओं को पहचानने के लिए बाह्य समय श्रृंखला चरों को अवशेष के रूप में मॉडल करता है।
- सिस्टम गतिशीलता को आंतरिक बनाने के लिए बहु-स्तर संरेखण का उपयोग करता है और पारितंत्रिक संबंधों के टूटन की निगरानी के लिए प्रवणता-आधारित मैट्रिक्स का उपयोग करता है।
- सूक्ष्म बदलावों को पकड़ने के लिए गतिशील विकास और संबंधी शीर्षस्थिति दोनों में पारितंत्रिक विचलनों को मात्रात्मक रूप देता है।
- वास्तविक-दुनिया के औद्योगिक डेटासेट पर अधिकांश राज्य-कला के आधारों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
CAAD मौजूदा विधियों द्वारा अक्सर नजरअंदाज किए जाने वाले आंतरिक पारितंत्रिक संबंधों में व्यवधान को दूर कर उच्च-सटीकता वाली असामान्यता निदान प्राप्त करता है।