[发明专利]一种时序数据阈值异常检测方法、装置及相关设备

权利要求书

1.一种时序数据阈值异常检测方法，其特征在于，包括：

将待检测的时序数据中的每一数据与预设的阈值进行比较，得到每一数据的目标阈值差，所述目标阈值差包括两种数值；

将所述时序数据中的每一数据的目标阈值差与所述数据的前一项数据的目标阈值差进行比较，得到每一数据的相邻阈值差；

基于所述时序数据中各数据的相邻阈值差，确定存在阈值异常的时间段。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的阈值包括最大阈值；将待检测的时序数据中的每一数据与预设的阈值进行比较，得到每一数据的目标阈值差的过程，包括：

将待检测的时序数据中的每一数据减去预设的阈值，得到每一数据的候选阈值差；

对每一数据的候选阈值差进行归一化处理，得到每一数据的目标阈值差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的阈值包括最小阈值；将待检测的时序数据中的每一数据与预设的阈值进行比较，得到每一数据的目标阈值差的过程，包括：

将预设的阈值减去待检测的时序数据中的每一数据，得到每一数据的候选阈值差；

对每一数据的候选阈值差进行归一化处理，得到每一数据的目标阈值差。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，将所述时序数据中的每一数据的目标阈值差与所述数据的前一项数据的目标阈值差进行比较，得到每一数据的相邻阈值差的过程，包括：

将所述时序数据中的每一数据的目标阈值差，减去所述数据的前一项数据的目标阈值差，得到每一数据的相邻阈值差；

其中，假设所述时序数据中的第一项数据的前一项数据的数据为小于所述最大阈值的数据。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，基于所述时序数据中各数据的相邻阈值差，确定存在阈值异常的时间段的过程，包括：

从所述时序数据中筛选出相邻阈值差等于第一差值的起始数据，并从所述时序数据中筛选出状态差值等于第二差值的终止数据，所述第一差值为各相邻阈值差的最大值，所述第二差值为各相邻阈值差的最小值；

基于各起始数据的时间点和各终止数据时间点，确定存在阈值异常的时间段。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于各起始数据的时间点和各终止数据时间点，确定存在阈值异常的时间段的过程，包括：

针对每一起始数据：

将所述起始数据的时间点确定为起始点，并判断是否存在时间点在所述起始点之后的终止数据；

若是，将时间在所述起始点之后、距离所述起始点最近的终止数据的时间作为终止点；

若否，将所述时序数据的最后一项数据的时间点确定为终止点；

将所述起始点和所述终止点之间的时间段确定为存在阈值异常的时间段。

7.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，对每一数据的候选阈值差进行归一化处理，得到每一数据的目标阈值差的过程，包括：

利用下述方程式计算得到目标阈值差：

y_i＝x_i/|x_i|

其中，y_i为所述时序数据中第i项数据的目标阈值差，x_i为所述时序数据中第i项数据的候选阈值。

8.一种时序数据阈值异常检测装置，其特征在于，包括：

阈值差计算单元，用于将待检测的时序数据中的每一数据与预设的阈值进行比较，得到每一数据的目标阈值差，所述目标阈值差包括两种数值；

相邻值差分单元，用于将所述时序数据中的每一数据的目标阈值差与所述数据的前一项数据的目标阈值差进行比较，得到每一数据的相邻阈值差；

时间段确定单元，用于基于所述时序数据中各数据的相邻阈值差，确定存在阈值异常的时间段。