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摘要：本公开涉及一种时序数据的异常检测和缺失填补的方法及装置。训练用于时序数据的异常检测和缺失填补的模型的方法包括：获取用户的时序数据，其中，所述时序数据包括异常的参数和缺失的参数；对时序数据进行预处理，以得到经预处理的时序数据、第一标记矩阵、第二标记矩阵和区域标签，其中，所述第一标记矩阵被配置为标记时序数据中的异常的参数和缺失的参数的位置，所述第二标记矩阵被配置为标记经预处理的时序数据的中的异常的参数和缺失的参数的位置，所述区域标签被配置为标记用户所位于的区域；以及基于经预处理的时序数据、第一标记矩阵、第二标记矩阵和区域标签，对模型进行训练。
主权项：1.一种训练用于时序数据的异常检测和缺失填补的模型的方法，包括：获取用户的测量报告数据的时序数据，其中，所述时序数据包括异常的参数和缺失的参数；对时序数据进行预处理，以得到经预处理的时序数据、第一标记矩阵、第二标记矩阵和区域标签，其中，所述第一标记矩阵被配置为标记时序数据中的异常的参数和缺失的参数的位置，所述第二标记矩阵被配置为标记经预处理的时序数据的中的异常的参数和缺失的参数的位置，所述区域标签被配置为标记用户所位于的区域；在所述第一标记矩阵中，异常的参数和缺失的参数对应的位置被标记为第一值，正常的参数对应的位置被标记为第二值；并且在所述第二标记矩阵中，异常的参数对应的位置被标记为第三值，缺失的参数对应的位置被随机标记为第三值或第四值，正常的参数对应的位置被随机标记为第四值或第五值；以及基于经预处理的时序数据、第一标记矩阵、第二标记矩阵和区域标签，对模型进行训练；其中，所述模型为对抗生成插补网络，包括生成器和判别器，所述生成器被配置为输入经预处理的时序数据、第一标记矩阵和区域标签并输出第一数值矩阵，所述第一数值矩阵包括用于填补异常的参数和缺失的参数的正常值，所述判别器被配置为输入时序数据、第二标记矩阵和区域标签并输出概率矩阵，所述概率矩阵包括时序数据中的参数为异常参数的概率。
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百度查询： 中国电信股份有限公司 时序数据的异常检测和参数填补的方法及装置
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