[发明专利]一种时间序列数据的周期检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，包括：

获得运维系统的不含趋势成分的目标时间序列数据；

根据所述目标时间序列数据的能量密度谱，确定能量占比按从大到小顺序排列的预设数量个频率成分；

将所述预设数量个频率成分转换到时域，得到时域数据；

根据所述时域数据的自相关序列的峰值间隔的聚类结果，确定原始时间序列数据的周期。

2.根据权利要求1所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，获得运维系统的不含趋势成分的目标时间序列数据，包括：

获得运维系统的原始时间序列数据；

对所述原始时间序列数据进行预处理，得到预处理后的时间序列数据；

对所述预处理后的时间序列数据进行趋势检测，在存在趋势成分的情况下，获得趋势成分；

将所述趋势成分从所述预处理后的时间序列数据中去除，得到目标时间序列数据。

3.根据权利要求2所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，将所述趋势成分从所述预处理后的时间序列数据中去除，得到目标时间序列数据，包括：

利用过滤器从原始时间序列数据中分解出趋势成分数据，并将原始时间序列数据与趋势成分数据逐点计算差值，以将所述趋势成分从所述预处理后的时间序列数据中去除，得到目标时间序列数据。

4.根据权利要求1所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，根据所述目标时间序列数据的能量密度谱，确定能量占比按从大到小顺序排列的预设数量个频率成分，包括：

对所述目标时间序列数据进行傅立叶变换，将所述目标时间序列数据从时域转化到频域，得到频域数据；

计算所述频域数据的能量密度谱；

将所述能量密度谱中，按照能量占比按从大到小顺序排列，获得前预设数量个频率成分。

5.根据权利要求4所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，将所述预设数量个频率成分转换到时域，得到时域数据，包括：

将所述预设数量个频率成分进行傅立叶逆变换，得到时域数据。

6.根据权利要求1至5任一项所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，根据所述时域数据的自相关序列的峰值间隔的聚类结果，确定所述原始时间序列数据的周期，包括：

计算时域数据的自相关函数值，得到自相关序列；

提取所述自相关序列的峰值并计算峰值间隔；

将所述自相关序列的峰值间隔，按照峰值间隔的长度进行聚类处理，得到至少一个类簇；

将具有最多峰值间隔的类簇的聚类中心的值，确定为原始时间序列数据的周期。

7.根据权利要求6所述的时间序列数据的周期检测方法，其特征在于，还包括：

若所述至少一个类簇中的目标类簇中的所有峰值间隔均低于预设阈值，则确定所述原始时间序列数据的周期不存在。

8.一种时间序列数据的周期检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获得运维系统的不含趋势成分的目标时间序列数据；

处理模块，用于根据所述目标时间序列数据的能量密度谱，确定能量占比按从大到小顺序排列的预设数量个频率成分；将所述预设数量个频率成分转换到时域，得到时域数据；根据所述时域数据的自相关序列的峰值间隔的聚类结果，确定原始时间序列数据的周期。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至7任一项所述的方法。