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摘要：本发明涉及人工智能中智能运维的技术领域，公开了一种应用于AIOps的时序序列异常数据检测方法，包括以下步骤：S1：收集历史时序序列数据；S2：对历史时序序列数据进行预处理；S3：训练时序序列回归模型；S4：进行时序序列数据预测并计算判定异常数据的动态阈值；S5：根据所述动态阈值进行异常数据预检测；S6：进行异常数据确认和异常报警与数据回流。本发明不需要收集大量的异常数据，即可完成异常数据的检测，且检测准确度高，自动化程度高，大大节省了人力成本。
主权项：1.一种应用于AIOps的时序序列异常数据检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：收集历史时序序列数据；S2：对所述历史时序序列数据进行预处理；S3：训练时序序列回归模型；S4：进行时序序列数据预测并计算判定异常数据的动态阈值；S5：根据所述动态阈值进行异常数据预检测；S6：进行异常数据确认和异常报警与数据回流。
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百度查询： 天翼云科技有限公司 一种应用于AIOps的时序序列异常数据检测方法
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