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申请/专利权人：安天科技集团股份有限公司
摘要：本发明涉及一种终端时序特征检测方法、设备及介质，首先通过基于时序预测算法集成学习的时序预测模型，和平均绝对百分比误差率算法，对时序特征预测值进行计算，然后终端基于所述时序特征预测值对实际产生的时序特征进行检测，以及时发现时序异常。本发明规避了单一时序预测算法对终端时序特征进行预测的瓶颈，体现出强鲁棒性的预测能力，有效提高了终端时序特征预测值的精准性，基于这样的时序特征预测值对终端时序异常进行检测，能够有效提高检测效率和检测精准度，适用于多场景。
主权项：1.一种终端时序特征检测方法，其特征在于，包括：获取终端日志数据；对所述日志数据进行统计，得到所述终端的时序特征信息；根据所述时序特征信息构建时序训练集和时序验证集；通过基于时序预测算法集成学习的时序预测模型对所述时序训练集和所述时序验证集进行计算，分别得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵；通过平均绝对百分比误差率算法对所述模型预测值矩阵和所述模型验证值矩阵进行计算，得到预测值范围系数；计算所述模型预测值矩阵中各预测值与其对应的预测值范围系数的乘积，得到所述终端的时序特征预测值，所述时序特征预测值用于检测所述终端的时序特征是否异常；其中，所述通过基于时序预测算法集成学习的时序预测模型对所述时序训练集和所述时序验证集进行计算，分别得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵，包括：确定场景下适用的时序预测算法，并根据场景需求对各时序预测算法进行调试和配置；通过所述各时序预测算法和皮尔逊相关系数算法对所述时序训练集和所述时序验证集进行满足预置次数的交叉验证计算，得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵；所述通过平均绝对百分比误差率算法对所述模型预测值矩阵和所述模型验证值矩阵进行计算，得到预测值范围系数，包括：通过平均绝对百分比误差率算法，分别对所述模型预测值矩阵中的各预测值与其在所述模型验证值矩阵中对应的验证值进行计算，并对计算结果进行过滤，得到所述模型预测值矩阵中各预测值对应的波动范围系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安天科技集团股份有限公司 一种终端时序特征检测方法、设备及介质
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