[发明专利]指标数据监测阈值范围确定方法、装置和可读存储介质

权利要求书

1.一种指标数据监测阈值范围确定方法，其特征在于，包括：

计算指标数据包括的多个指标参数在预先设置的有效阈值范围内各自的概率，所述多个指标参数根据时序特征构成所述指标数据，所述指标数据用于表征用户需求监测的业务数据；

根据所述多个指标参数在所述有效阈值范围内各自的概率、所述多个指标参数的均值和所述多个指标参数的标准差构建参考阈值范围模型；其中，所述参考阈值范围模型用于计算所述指标数据在参考阈值范围的概率，所述参考阈值范围的上界与所述有效阈值范围的上界相同，所述参考阈值范围的下界为负无穷；

根据所述参考阈值范围模型和预先设置的标准阈值概率计算得到所述指标数据的监测阈值范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算指标数据包括的多个指标参数在预先设置的有效阈值范围内各自的概率，包括：

基于隐变量估计算法计算所述指标数据的高斯混合参数；

根据所述高斯混合参数确定出所述指标数据的高斯混合分布概率密度函数；

根据所述高斯混合分布概率密度函数计算每个所述指标参数在所述有效阈值范围的概率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考阈值范围模型和所述标准阈值概率计算得到所述指标数据的监测阈值范围，包括：

根据所述参考阈值范围模型计算得到第一待确定参考阈值概率和第二待确定参考阈值概率，所述第一待确定参考阈值概率表征所述指标数据在第一待确定参考范围的概率，所述第二待确定参考阈值概率表征所述指标数据在第二待确定参考范围的概率；

根据所述第一待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出所述指标数据的上界阈值，所述标准阈值概率表征所述指标数据在标准参考范围的概率；

根据所述第二待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出所述指标数据的下界阈值；

将所述上界阈值和所述下界阈值作为所述指标数据的监测阈值范围。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述参考阈值范围模型计算得到第一待确定参考阈值概率，包括：

根据所述指标数据的均值和标准差计算得到二分搜索初始值；

将所述二分搜索初始值代入所述参考阈值范围模型计算得到所述第一待确定参考阈值概率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出所述指标数据的上界阈值，包括：

判断所述第一待确定参考阈值概率和所述标准阈值概率的差值是否小于预设差值阈值；

若是，则将所述第一待确定参考阈值概率作为所述指标数据的上界阈值；

若否，则对所述第一待确定参考阈值概率进行二分搜索，直至所述第一待确定参考阈值概率和所述标准阈值概率的差值小于预设差值阈值，并将所述第一待确定参考阈值概率作为所述指标数据的上界阈值。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述参考阈值范围模型计算得到第二待确定参考阈值概率，包括：

根据所述指标数据的均值和标准差计算得到二分搜索初始值；

将所述二分搜索初始值代入调整后的所述参考阈值范围模型计算得到所述第二待确定参考阈值概率。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二待确定参考阈值概率和标准阈值概率确定出所述指标数据的下界阈值，包括：

判断所述第二待确定参考阈值概率和所述标准阈值概率的差值是否小于预设差值阈值；

若是，则将所述第二待确定参考阈值概率作为所述指标数据的下界阈值；

若否，则对所述第一待确定参考阈值概率进行二分搜索，直至所述第二待确定参考阈值概率和所述标准阈值概率的差值小于预设差值阈值，并将所述第二待确定参考阈值概率作为所述指标数据的下界阈值。