[发明专利]一种终端时序特征检测方法、设备及介质

权利要求书

1.一种终端时序特征检测方法，其特征在于，包括：

获取终端日志数据；

对所述日志数据进行统计，得到所述终端的时序特征信息；

根据所述时序特征信息构建时序训练集和时序验证集；

通过基于时序预测算法集成学习的时序预测模型对所述时序训练集和所述时序验证集进行计算，分别得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵；

通过平均绝对百分比误差率算法对所述模型预测值矩阵和所述模型验证值矩阵进行计算，得到预测值范围系数；

计算所述模型预测值矩阵中各预测值与其对应的预测值范围系数的乘积，得到所述终端的时序特征预测值，所述时序特征预测值用于检测所述终端的时序特征是否异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述时序特征信息构建时序训练集和时序验证集，具体包括：

对所述时序特征信息进行行转列计算，得到各时序特征的时序值矩阵；

对所包含特征值不满足规定阈值的时序值矩阵进行过滤；

根据预置时间范围规则对过滤得到的各时序值矩阵按时间范围进行切分，得到时序训练集和时序验证集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过基于时序预测算法集成学习的时序预测模型对所述时序训练集和所述时序验证集进行计算，分别得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵，具体包括：

确定场景下适用的时序预测算法，并根据场景需求对各时序预测算法进行调试和配置；

通过所述各时序预测算法和皮尔逊相关系数算法对所述时序训练集和所述时序验证集进行满足预置次数的交叉验证计算，得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交叉验证计算具体包括：

将所述时序训练集以参数的形式输入各时序预测算法，得到各时序预测算法下的时序预测值；

将所述时序验证集以参数的形式输入各时序预测算法，得到各时序预测算法下的时序验证值；

通过皮尔逊相关系数算法分别计算各时序预测算法下的时序预测值与时序验证值的皮尔逊相关系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在通过所述各时序预测算法和皮尔逊相关系数算法对所述时序训练集和所述时序验证集进行满足预置次数的交叉验证计算后，所述方法还包括：

分别对各时序预测算法下得到的皮尔逊相关系数做均值计算；

根据均值计算结果，为各时序预测算法分配权值；均值结果越大则为其对应的时序预测算法分配的权值越大。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述得到模型预测值矩阵和模型验证值矩阵，具体包括：

根据各时序预测算法的权值，对各时序预测算法下得到的时序预测值进行加权平均计算，得到模型预测值矩阵；对各时序预测算法下得到的时序验证值进行加权平均计算，得到模型验证值矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过平均绝对百分比误差率算法对所述模型预测值矩阵和所述模型验证值矩阵进行计算，得到预测值范围系数，具体包括：

通过平均绝对百分比误差率算法，分别对所述模型预测值矩阵中的各预测值与其在所述模型验证值矩阵中对应的验证值进行计算，并对计算结果进行过滤，得到所述模型预测值矩阵中各预测值对应的波动范围系数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取终端当前的时序特征信息，将所述时序特征信息与所述时序特征预测值进行匹配，若匹配失败，则判定异常，并做出预警。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器、存储器设置在电路板上；电源电路，用于为上述电子设备的各个电路或器件供电；存储器用于存储可执行程序代码；处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，用于执行权利要求1-8项任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现权利要求1-8项任一所述的方法。