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申请/专利权人:上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
摘要:本发明公开了基于并行时间卷积的多元时间序列异常检测方法及系统,涉及技术领域,包括:采集多元时间序列数据,并进行归一化处理;构建时间卷积网络模型,基于时间卷积网络模型进行拆分处理;通过卷积自编码器进行编码;对局部时间序列数据进行重构分析,对全局时间序列数据进行预测分析;根据重构和预测模块计算的结果计算异常分数与异常阈值,并根据预测和重构的结果对模型性能进行评估。本发明进一步开展了捕捉多元时间序列数据之间的依赖关系的工作,从而进一步精确了多元时间序列异常检测的准确性和高效性,能够显著提高检测效率和处理准确性,同时增强模型的鲁棒性。
主权项:1.基于并行时间卷积的多元时间序列异常检测方法,其特征在于,包括:采集多元时间序列数据,并进行归一化处理;构建时间卷积网络模型,基于时间卷积网络模型进行拆分处理;通过卷积自编码器进行编码;对局部时间序列数据进行重构分析,对全局时间序列数据进行预测分析;根据重构和预测模块计算的结果计算异常分数与异常阈值,并根据预测和重构的结果对模型性能进行评估。
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权利要求:
百度查询: 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 基于并行时间卷积的多元时间序列异常检测方法及系统
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