[发明专利]话务异常检测方法及其设备

权利要求书

1.一种话务异常检测方法，其特征在于包括步骤：

S100定时计算历史趋势阈值步骤，将历史话务数据按最小清洗粒度分为多个时段，每个时段的历史话务数据按照聚合维度聚合得到多个第一数据点，以第一移动窗口为移动单位计算同一时段的多个第一数据点的第一移动平均值，根据所述第一移动平均值计算第一移动平均差分率，根据所述第一移动平均差分率计算每个时段的第一清洗参考值，去除所述第一清洗参考值范围外的所述第一数据点，根据本时段的清洗后的所述第一数据点，计算本时段的历史趋势阈值；

S101历史阈值检测步骤，检测当前检测点获取的当前话务量是否超出历史阈值；

S102实时趋势检测步骤，将当前检测点前第一时间段内的话务数据按照聚合维度聚合得到多个第二数据点，以第二移动窗口为移动单位计算多个第二数据点的第二移动平均值，根据所述第二移动平均值计算第二移动平均差分率，根据所述第二移动平均差分率计算第二清洗参考值，去除所述第二清洗参考值范围外的所述第二数据点，根据清洗后的第二数据点重新计算第二移动平均差分率，根据重新计算的第二移动平均差分率计算实时趋势阈值，比较当前话务量是否超出所述实时趋势阈值；

S103历史趋势检测步骤，检测当前话务量是否超出所述历史趋势阈值；

S105发出告警步骤，当前话务量超出所述历史阈值，超出所述实时趋势阈值以及超出所述历史趋势阈值时，发出告警信息；

所述移动平均差分率为连续两个移动平均值中的后一个移动平均值与前一个移动平均值的差值除以前一个移动平均值的比值。

2.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述S100步骤包括：

将当日前数日范围内相同时段的历史话务数据形成的第一数据点整合成一个数据集，在数据集中去除所述第一清洗参考值范围外的所述第一数据点，所述历史趋势阈值为一个区域范围，包括历史趋势上限值以及历史趋势下限值，所述历史趋势上限值为清洗后的所述数据集的最大值乘以第一扩大倍数，所述历史趋势下限值为清洗后的所述数据集的最小值乘以第一扩大倍数。

3.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述S100步骤中，所述第一清洗参考值为一个区域范围，包括第一清洗参考上限值以及第一清洗参考下限值，所述第一清洗参考上限值等于多个第一移动平均差分率的均值加上2倍的第一移动平均差分率标准差，所述第一清洗参考下限值等于多个第一移动平均差分率的均值减去2倍的第一移动平均差分率标准差。

4.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述S100步骤中，每日定时计算历史趋势阈值，以每日更新所述历史趋势阈值。

5.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述S102步骤中，所述第二清洗参考值为一个区域范围，包括第二清洗参考上限值以及第二清洗参考下限值，所述第二清洗参考上限值等于多个第二移动平均差分率的均值加上2倍的第二移动平均差分率标准差，所述第二清洗参考下限值等于多个第二移动平均差分率的均值减去2倍的第二移动平均差分率标准差。

6.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述实时趋势检测步骤中，所述当前检测点前第一时间段为当前检测点前1小时至3小时中的任意时间长度。

7.如权利要求1所述的话务异常检测方法，其特征在于所述S102步骤中，所述实时趋势阈值为一个区域范围，包括实时趋势上限值以及实时趋势下限值，所述实时趋势上限值等于多个重新计算的第二移动平均差分率的均值加上3倍重新计算的第二移动平均差分率标准差获得和值，所述和值再乘以第二扩大倍数，所述第二清洗参考下限值等于多个重新计算的第二移动平均差分率的均值减去3倍重新计算的第二移动平均差分率标准差获得差值，所述差值再乘以第二扩大倍数。