申请/专利权人：西南石油大学

申请日：2022-12-15

公开（公告）日：2023-01-13

公开（公告）号：CN115600116A

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/049;G06N3/088;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.21#授权;2023.02.07#实质审查的生效;2023.01.13#公开

摘要：本发明公开了时间序列异常的动态检测方法、系统、存储介质及终端，包括：利用神经网络模型重构初始时间序列，得出重构时间序列，并根据所述初始时间序列和重构时间序列计算重构误差序列；在所述重构误差序列的上下限内设定阈值；按照所述阈值划分重构误差序列中各个点为阳性或阴性；将所述阈值动态取值，并利用初始时间序列携带的异常标签进行匹配，得到真假阳性阴性序列。本发明利用动态的阈值划分来确定异常范围和区间，有效的避免使用人为阈值和参数造成的误差，使异常检测对阈值改变的敏感性降低，检测的效果更稳定可靠。

主权项：1.一种时间序列异常的动态检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、利用神经网络模型重构初始时间序列，得出重构时间序列，并根据所述初始时间序列和重构时间序列计算重构误差序列；S2、在所述重构误差序列的上下限内设定阈值；S3、按照所述阈值划分重构误差序列中各个点为阳性或阴性；S4、将所述阈值动态取值，并利用初始时间序列携带的异常标签进行匹配，得到真假阳性阴性序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南石油大学 时间序列异常的动态检测方法、系统、存储介质及终端

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD