[发明专利]多变量时间序列数据异常检测、模型训练方法和系统

摘要

本发明涉及数据检测技术领域，尤其涉及一种多变量时间序列数据异常检测、模型训练方法和系统，解决了现有各类技术在多变量时间序列异常数据检测时，存在的受噪声影响大、检测效果不理想、无法实现实时检测的问题。本发明提出的一种多变量时间序列数据异常检测模型训练方法，额外增加了用以消除噪声影响的自适应权重和过滤模块，并采用对比学习的方法学习数据特征，以提升模型的泛化能力。本发明在异常检测阶段，着重考虑重构误差，并设计了用于评估数据异常程度的评价函数，本发明训练的异常检测模型具有更好的F1得分，展现模型在鲁棒性上显著超越了现有技术。