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公开(公告)号：CN115766504A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211423138.3
申请日：2022-11-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L43/08 , H04L43/04 , G06N3/0442 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种周期时间序列异常检测方法，包括如下步骤：步骤S1：历史时间序列数据预处理；步骤S2：搭建基于GRU和自编码器网络的异常检测模型；步骤S3：以随机洗牌方式训练模型；步骤S4：根据训练数据确定异常检测阈值；步骤S5：执行异常检测。该方法的核心思想是将原始时间序列经过GRU‑AE模型得到重构序列，再计算原始时间序列和重构时间序列之间的重构误差，最后根据重构误差识别序列中的异常点。在本发明中，采用多时间节点输入方式，加快模型的训练速度，也更好地学习时间序列之间的规律，并且提出了一种新的模型训练方式，以减少过拟合现象。
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