CN114626479B 基于变分自编码时序分解的时间序列异常检测方法和设备 （南京大学）_第1页
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基于变分自编码时序分解的时间序列异常本发明公开了一种基于变分自编码时序分的时序依赖性信息，从而提升整体异常检测性2S3、利用训练集数据进行异常检测模型训练，变量分布参数的处理层为RNN层，所述训练集为每个时刻的数据均为正常数据的子时间序列；S4、利用异常检测模型对训练集中子时间序列进行重构步骤S4中异常阈值计算过程如下：将训练集数据的异常分distances[i]＝k*scores[i]-scores[i+1]-计算distances数组中元素的平均值aver_distance，遍历distances数组，若满足条2.根据权利要求1所述的基于变分自编码时序分解的时间序列异常检测方法，其特征t为季节性部分，rt为剩余部分，保留剩余部分rt并将其赋值给构成新的时间序33.根据权利要求1所述的基于变分自编码时序分解的时间序列异常检测方法，其特征xt=Tt十Ti,Tt→t4.根据权利要求1所述的基于变分自编码时序分解的时间序列异常检测方法，其特征的第t-w+i个数据，表示已知时间序列数据的前提下隐变量zt-w+i成由所述一个或多个处理器执行，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中的任一多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-4中的任一项所述方法的4成隐变量分布参数的处理层为RNN层，所述训练集为每个时刻的数据均为正常数据的子时5变量z的第t-w+i个数据，表示已知时间序列数据的前提下隐变量时间序列t时刻的时序值表示计算和的均方误差，ast表示t时刻的异常[0016]进一步地，所述异常阈值计算过程如下：将训练集数据的异常分数存储到数组scores中，设定近邻数量k和倍数m，倒序排序数组scores，之后建立distances数组，用循环变分自编码器模型对分解后的时间序列进行重构，实现了多变量时间序列异常检6对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本[0026]本发明的实施例中使用基于变分自编码时序分解的多变量时间序列异常检测方[0030]其中为时间序列t时刻的数值向量中第i维的数据。利用STL方法可以将时间序[0035]时间序列窗口划分是在时间序列分解后进行的，因此在分解后的时间序列7个子序列。立的高斯分布，模型编码器部分LSTM层之后的RNN层的输出即为分布的参数μt和[0045]D-R-VAE是本异常检测方法中使用的循环变分自编码器模型，模型对时间序列进在这些异常分数中选择阈值。异常分数点所处位置点密度较小导致点与近邻点的距离较8的。非暂时性有形计算机可读介质的非限制性示例包括非易失性存储器电路(例如闪存电[0052]用于实施本发明的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。的各种特征也可以单独地

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