申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2020-03-12

公开（公告）日：2024-05-07

公开（公告）号：CN111459778B

主分类号：G06F11/34

分类号：G06F11/34;G06F18/2131;G06F18/2433;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.07#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2020.07.28#公开

摘要：本方案公开一种运维系统异常指标检测模型优化方法、装置及存储介质，方法包括：将指标类型分类到周期性与低波动性指标、周期性与高波动性指标、无周期性指标的分类中；对应每个指标设置一个异常指标检测模型，将指标数据分别输入到对应的异常指标检测模型中，根据指标所属的指标类型分类，异常指标检测模型采用对应的方法确定异常指标的监测区间，将落在监测区间外的指标数据判为异常数据；并根据判断结果分别处理；重复参数更换和异常数据判断，直至检测出的异常数据数量少于阈值；将各指标类型分类中的各异常指标检测模型的参数分别对应求取平均值，作为该分类的异常指标检测模型的参数。本发明有利于提高异常指标检测模型的精度。

主权项：1.一种运维系统异常指标检测模型优化方法，应用于电子装置，其特征在于，包括以下步骤：S1，将多个指标分别按指标波动幅值以及指标波动周期性分类到指标类型分类中；S2，从每一个指标类型分类中选取多个指标，对应每个指标都设置一个异常指标检测模型，所述异常指标检测模型包括依次连接的输入层、监测区间层、输出层，其中，监测区间层包括判断指标是否异常的监测区间，以将带有标签的各指标的历史数据分别输入到对应的异常指标检测模型中；S3，根据指标所属的指标类型分类，每一异常指标检测模型采用滑动窗口沿所述历史数据按时间顺序滑动确定异常指标的监测区间，并将落在监测区间以外的指标数据判定为异常数据；S4，将异常指标检测模型的输出结果与设置有标签的异常数据进行比对，从而判断异常指标检测模型的输出结果是否正确，并根据判断结果分别处理：其中，若异常指标检测模型对异常数据的判断是正确的，则从所述历史数据中删除该异常数据；若异常指标检测模型判断的异常数据是错误的，则异常指标检测模型根据监测区间的下限倍数与监测区间的上限倍数构建辅助阈值区间；S5，重复步骤S3、S4，更换异常指标检测模型的参数，并结合辅助阈值区间，重复进行参数更换和异常数据判断，直至异常指标检测模型检测出的异常数据数量少于设定的阈值；S6，对于每个指标类型分类，将指标类型分类中的各异常指标检测模型的参数分别对应求取平均值，作为该指标类型分类的异常指标检测模型的参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 运维系统异常指标检测模型优化方法、装置及存储介质

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