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申请/专利权人：浙江大学;运达能源科技集团股份有限公司
摘要：本发明属于风机故障检测领域，公开了一种用于多元时间序列数据的异常检测方法，包括如下步骤：步骤1，时序数据分割模块将整个时间序列数据分割成等长的时间片段；步骤2，互相关编码单元挖掘时间片段和变量之间的相互关联信息；步骤3，对抗自编码模块训练出生成器和鉴别器用于异常检测；步骤4，异常判定模块根据得到的生成器和鉴别器计算得出片段生成器误差以及片段鉴别器误差作为异常判断的依据，并计算出两类片段误差的异常值判定边界，从而判定各时间段是否存在异常情况。本发明可以挖掘到多元时间序列数据中的时间依赖和相互关联。本发明结合了分割技术和互相关编码单元，能够提高异常检测算法的准确性和可解释性。
主权项：1.一种用于多元时间序列数据的异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，时序数据分割模块将整个时间序列数据分割成等长的时间片段，从而在确定异常事件时能够定位到某个时间段；步骤2，互相关编码单元挖掘时间片段和变量之间的相互关联信息；步骤3，对抗自编码模块训练出生成器和鉴别器用于异常检测；步骤4，异常判定模块根据步骤3得到的生成器和鉴别器计算得出片段生成器误差以及片段鉴别器误差作为异常判断的依据，并计算出两类片段误差的异常值判定边界，从而判定各时间段是否存在异常情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 运达能源科技集团股份有限公司 一种用于多元时间序列数据的异常检测方法
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