公开(公告)号：CN116796272A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310747003.0

申请日：2023-06-21

Applicant: 复旦大学

Inventor： 赵进 ,  谢梦玮

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F17/14 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的多变量时间序列异常检测方法，包括：针对多变量时间序列数据集，在特征维度对时间序列数据进行归一化处理；对归一化后的时间序列数据应用滑动窗口，将原始时间序列数据分割成一系列滑动窗口，得到多个滑动窗口时序数据；通过时间戳编码和数据编码，对滑动窗口时序数据进行编码；采用基于Transformer模型的异常检测方式，求解所有滑动窗口对应的时间序列的重构取值；根据重构误差和历史误差因素，确定出各个时间序列对应的动态异常阈值；根据对应的动态异常阈值，求解各个时间序列的异常分数，得到时序数据的异常检测结果。与现有技术相比，本发明能够准确且具有鲁棒性地针对多变量时间序列进行异常检测。