公开(公告)号：CN118916811A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202411027883.5

申请日：2024-07-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 宋宇晨 ,  孙家正 ,  王智鹏 ,  刘大同

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提出一种基于长时序列特征的卫星遥测数据集合异常检测方法，包括：步骤1：构建卫星遥测数据预测模型；步骤2：对历史卫星遥测数据进行预处理；步骤3：基于预处理后的历史卫星遥测数据对卫星遥测数据预测模型进行训练；步骤4：使用无异常数据输入到模型中，提取三种异常检测阈值；步骤5：使用测试数据输入，对单次卫星遥测数据预测结果进行异常值检测，确定下一次迭代检测的输入数据；步骤6：重复步骤5，实现卫星遥测数据的长时序预测前提下的异常检测。本发明利用长时间尺度特性建模优化的集合异常检测方法，建立模型接收更长的时序输入，学习长时间尺度特性序列的内在关联，捕捉数据片段的长期变化规律，提升了预测的准确性。