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申请/专利权人：湖南农业大学
摘要：本申请涉及一种时序数据异常值检测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法通过获取商品销量增长型的时序数据；根据所述时序数据和预设滑动窗口大小，生成最大值滑动树和最小值；根据最大值滑动树和最小值生成滑动窗口的离均差滑动树和最大均差值；计算每棵离均差滑动树的变异系数，计算满窗口率、滑动异常率，根据所述滑动异常率确定异常滑动树和其中的异常值；判断是否存在相邻异常值，并对相邻异常值进行识别。本方法可以有效的解决异常值遮蔽问题；其次，无需严格时序数据是否符合高斯分布或者其他分布，在商业销量时序数据表现良好的检测效果；由于该方法的高效易懂适用于数据可视化分析以及智能检测，因此具有市场推广价值。
主权项：1.一种时序数据异常值检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取商品销量增长型的时序数据；根据所述时序数据和预设滑动窗口大小，生成每个滑动窗口的最小值滑动树和最大值滑动树；根据每个滑动窗口的最小值滑动树和最大值滑动树，确定对应滑动窗口的离均差滑动树和最大均差值；计算每棵所述离均差滑动树的变异系数；根据所述最大均差值和所述预设滑动窗口大小，确定滑动窗口的满窗口率；根据每棵所述均差滑动树的变异系数和对应滑动窗口的所述满窗口率，确定滑动异常率，并根据所述滑动异常率确定异常滑动树和其中的异常值；当第一轮滑动窗口范围内被识别的最大均差值不少于1次，并且变异系数大于预设变异阈值时，则将异常滑动树合并为一棵第一异常滑动树，将第一轮异常滑动树中的异常值更新为滑动窗口平均值，进入第二轮滑动窗口计算，直到遍历完所有所述第一异常滑动树对应的序列为止，得到相邻异常值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南农业大学 时序数据异常值检测方法、装置、计算机设备和存储介质
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