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申请/专利权人：宁波博登智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种实时时间序列异常检测方法，涉及数据挖掘领域和时间序列异常检测技术领域，包括S100、划分历史时间序列，S200、训练预测模型，S300、计算偏差异常分数和动态异常门限，S400、计算显著性异常分数，S500、计算异常检测结果。本发明通过结合偏差异常分数和显著性异常分数进行实时时间序列异常检测，提高了时间序列异常检测的准确率。
主权项：1.一种实时时间序列异常检测方法，其特征在于，包括：S100、划分历史时间序列，按划分比例将历史时间序列划分为训练集和测试集；S200、训练预测模型，将所述训练集拆分为训练输入子序列，并输入单步时间序列预测模型，输出所述训练集的下一时间戳的预测值，以所述训练输入子序列中下一时间戳的数值作为真值，所述训练集的下一时间戳的预测值和真值的均方误差作为损失函数，当满足结束条件时结束训练，完成单步时间序列预测模型的训练；S300、计算偏差异常分数和动态异常门限，将所述测试集拆分为测试输入子序列，并输入所述单步时间序列预测模型，得到所述测试集下一时间戳的预测值，与所述测试输入子序列下一时间戳的数值作绝对差作为偏差异常分数，根据历史偏差异常分数的值计算得到动态异常门限；S400、计算显著性异常分数，将所述测试集拆分为显著性子序列，对每个显著性子序列进行基于欧式距离的最佳历史显著性子序列匹配，记录最佳历史显著性子序列的起始索引，且得到最佳历史显著性子序列；根据所述最佳历史显著性子序列在缓存异常判定结果数组H中是否被判定为异常，对比计算距离显著性异常分数或自身显著性异常分数作为显著性异常分数；S500、计算异常检测结果，使用所述偏差异常分数和所述动态异常门限进行动态异常判断，使用显著性异常分数、缓存异常判定结果数组H以及给定的显著性异常分数门限值进行显著性异常判定，结合动态异常判定和显著性异常判定得到最终异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波博登智能科技有限公司 一种实时时间序列异常检测方法
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