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申请/专利权人：浙江浙能数字科技有限公司
摘要：本发明涉及一种应用于AIOps的针对时序序列异常数据的检测方法，包括：获取指标数据，进行预处理后，分别训练预测模型和检测模型；预测模型和检测模型分别判定是否存在异常点，并输出异常点的坐标；根据汇总策略对预测模型的输出和检测模型的输出进行汇总；根据汇总结果数值和预设的告警阈值，判断是否触发异常检测告警。本发明的有益效果是：本发明通过结合预测模型和检测模型，能够从多个维度进行异常点检测。这种多维度的检测机制显著提高了异常识别的准确性，减少了漏报和误报的可能性。
主权项：1.一种应用于AIOps的针对时序序列异常数据的检测方法，其特征在于，包括：S1、获取指标数据；所述指标数据包括时间点和与所述时间点对应的指标值；S2、对所述指标数据进行预处理；S3、根据预处理后的指标数据，分别训练预测模型和检测模型；S4、所述预测模型根据预处理后的指标数据，生成指标数据在未来时间点的预测值，并根据预测值判定是否存在异常点，若存在则输出异常点的坐标；通过所述检测模型对指标数据进行检测，判断是否存在异常点，若存在则输出异常点的坐标；所述异常点的坐标包括异常点对应的时间和异常点数值；S5、根据汇总策略对预测模型的输出和检测模型的输出进行汇总，并将汇总结果转换为汇总结果数值；S6、根据所述汇总结果数值和预设的告警阈值，判断是否触发异常检测告警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江浙能数字科技有限公司 一种应用于AIOps的针对时序序列异常数据的检测方法
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