一种基于时序预测的异常检测方法、装置、设备及介质

专利主权项内容

1.一种基于时序预测的异常检测方法，其特征在于，包括：获取待异常检测的原始序列数据集和预设的历史时间阈值，所述原始序列数据集包括多个原始序列数据；根据所述历史时间阈值，对所述原始序列数据集进行数据预测处理，得到基线数据集，所述基线数据集包括多个基线数据，每个基线数据对应不同的时间序列；根据所述基线数据集，对所述原始序列数据集进行归一相似处理，得到相似序列数据集，所述相似序列数据集包括多个序列相似度，所述序列相似度用于记录所述基线数据与对应的所述原始序列数据之间的相似度；根据所述相似序列数据集，对所述原始序列数据集和所述基线数据集进行形状变换处理，得到形状变换数据集，所述形状变换数据集用于记录所有所述基线数据，与对应的所述原始序列数据之间的形状变换量；对所述形状变换数据集进行基准化处理，得到基准变化集，所述基准变化集包括多个基准变化量；根据所有所述基准变化量，对所述形状变换数据集进行检测处理，得到与所述原始序列数据集对应的异常检测结果。 （来自 马克数据网）