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一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法
发布时间: 2023-07-03
来源: 科技服务团
基本信息
合作方式：
作价入股
成果类型：
发明专利,新技术
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明提供了一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法，包括：S1，获取待测试的多元时间序列；S2，结合基本概率分配方法和谷本测量获取相似度矩阵；S3，利用基于注意力机制的重构模型重构相似度矩阵；S4，比较相似度矩阵和重构矩阵得到相似误差矩阵，将相似误差矩阵中异常元素数量作为对应时刻的异常分数；S5，若异常分数达到第一阈值则该时刻异常，据异常元素分布确定异常属性。
成果亮点
基于基本概率分配与谷本系数的相似度矩阵计算方法实现了多元时间序列属性之间的可解释关系，注意力机制的重构模型加强了处理长时间、高维度数据的能力，以更好地描述长期的时间依赖关系，提高异常诊断的能力，能检出异常时刻和异常属性。
团队介绍
范琪琳，徐铭泽，熊志英，卢宇航，雷祥，李秀华，熊庆宇，文俊浩
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-07-04
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