[发明专利]一种时间序列跳变异常检测的方法、装置及设备

说明书

本发明提供了一种时间序列跳变异常检测的方法、装置及设备,其方法包括:获取原始时间序列数据,并对所述原始时间序列数据进行预处理,以生成预设格式的第一图像；根据所述第一图像内的数据形状将所述第一图像进行划分,对具有跳变的部分进行标注；将跳变部分移动至所述第一图像的中间位置,并将所述跳变部分处理成左跳变,以生成跳变数据；根据所述跳变数据，对新时间序列数据进行标注，以完成异常检测。改善了现有技术中模型训练时间长且无法高效识别各种时间序列的问题。

技术领域

本发明涉及监控领域，特别涉及一种时间序列跳变异常检测的方法、装置及设备。

背景技术

时间序列是指某个指标按照时间的统计或者观测而成的数列。时间序列在我们的生活中随处可见，在金融、工业、计算机等各个领域都会时时刻刻形成一条条时间序列。而异常检测则是指对反常的，与历史不同的行为进行识别，比如病人的心跳频率信息、系统的请求时段等等都需要异常检测技术进行监控。

由于时间序列的可视化成本较低，规律较为明显，因此经常被运用到各个领域中。然而由于系统的逐渐庞大，靠人力进行时间序列的监控已经无法满足日益增长的需求，于是大家便开始使用一些异常检测算法辅助决策。而对于跳变异常则是时间序列异常中最为常见的一种类型，而这种异常对于时间序列的状态变化判断有着十分重要的作用。

对于现有的基于模型训练的异常检测技术，模型的训练过程往往依赖较多的模型超参数，随着模型的超参数设置不同，模型的识别效果也参差不齐。而且需要大量的数据进行模型训练，既耗费了大量的时间，又无法保证高效的识别各种时间序列。

有鉴于此，提出本申请。

发明内容

本发明公开了一种时间序列跳变异常检测的方法、装置及设备，旨在改善现有技术中模型训练时间长且无法高效识别各种时间序列的问题。

本发明第一实施例提供了一种时间序列跳变异常检测的方法,包括:

获取原始时间序列数据,并对所述原始时间序列数据进行预处理,以生成预设格式的第一图像；

根据所述第一图像内的数据形状将所述第一图像进行划分,对具有跳变的部分进行标注；

将跳变部分移动至所述第一图像的中间位置,并将所述跳变部分处理成左跳变,以生成跳变数据；

根据所述跳变数据，对新时间序列数据进行标注，以完成异常检测。

优选地，所述获取原始时间序列数据,并对所述原始时间序列数据进行预处理,以生成预设格式的第一图像；

获取原始时间序列数据；

并对所述原始时间序列数据进行局部归一化处理每个时间的数据,以生成预设格式的第一图像。

优选地，所述第一图像内的数据形状包括正常部分、跳变部分、异常部分以及大噪声部分。

优选地，所述将跳变部分移动至所述第一图像的中间位置,并将所述跳变部分处理成左跳变,以生成跳变数据具体为：

获取所述跳变部分的中心点位的横坐标；

移动所述跳变部分，直至所述中心点位的横坐标为所述第一图像的中间位置，生成第二图像；

将所述第二图像中空白部分用所述第一图像的第一个点位的数值纵坐标补齐；

将所述第二图像中的数据处理为左跳变，生成跳变数据。

优选地，所述根据所述跳变数据，对新时间序列数据进行标注，以完成异常检测具体为：

调用学习模型；

用所述跳变数据对所述学习模型进行训练；