[发明专利]一种时间序列异常点检测方法及装置

权利要求书

1.一种时间序列异常点检测方法，其特征在于，包括：

1)通过训练集训练时间序列的回归模型；

2)根据训练得到的回归模型及输入的当前时刻前一段的时间序列预测当前时刻序列值，并根据预测得到的当前时刻序列值对观测得到的当前时刻序列值进行异常检测；

3)根据异常检测的结果，在观测得到当前时刻序列值被认为是异常时，使用预测得到的当前时刻序列值替换观测得到的当前时刻序列值，并转步骤2)继续对时间序列的下一时刻进行异常点检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预测得到的当前时刻序列值对观测得到的当前时刻序列值进行异常检测，包括：

判断预测得到的当前时刻序列值与观测得到的当前时刻序列值之间的差值是否大于预设阈值，是则认为观测得到的当前时刻序列值异常，否则认为观测得到的当前时刻序列值正常。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述步骤1)中还包括：计算训练集的标准差σ；

所述步骤2)中使用的预设阈值通过以下公式确定：

D＝3σ；

其中D为所述预设阈值，σ为训练集的标准差。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3)中在观测得到的当前时刻序列值被认为是正常时，不更改时间序列中观测得到的当前时刻序列值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2)中输入的当前时刻前一段的时间序列通过以下方式确定：

设当前时刻为t＝index，则当前时刻前一段的时间序列为[S_index-k-1,…,S_index-1]，其中S_index-k-1为第_index-k-1时刻序列值，S_index-1为第_index-1时刻序列值，k为回归模型输入长度。

6.一种时间序列异常点检测装置，其特征在于，至少包括：模型训练单元、异常检测单元和异常替换单元；

所述模型训练单元，用于利用训练集训练时间序列的回归模型；

所述异常检测单元，用于根据训练得到的回归模型及输入的当前时刻前一段的时间序列预测当前时刻序列值，并根据预测得到的当前时刻序列值对观测得到的当前时刻序列值进行异常检测；

所述异常替换单元，用于根据异常检测的结果，在观测得到当前时刻序列值被认为是异常时，使用预测得到的当前时刻序列值替换观测得到的当前时刻序列值，并启动异常检测单元继续对时间序列的下一时刻进行异常点检测。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述异常检测单元判断预测得到的当前时刻序列值与观测得到的当前时刻序列值之间的差值是否大于预设阈值，是则认为观测得到的当前时刻序列值异常，否则认为观测得到的当前时刻序列值正常。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述模型训练单元还用于计算训练集的标准差σ；所述异常检测单元中使用的预设阈值通过以下公式确定：

D＝3σ；

其中D为所述预设阈值，σ为训练集的标准差。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述异常替换单元在观测得到的当前时刻序列值被认为是正常时，不更改时间序列中观测得到的当前时刻序列值。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述异常检测单元输入的当前时刻前一段的时间序列通过以下方式确定：

设当前时刻为t＝index，则当前时刻前一段的时间序列为[S_index-k-1,…,S_index-1]，其中S_index-k-1为第_index-k-1时刻序列值，S_index-1为第_index-1时刻序列值，k为回归模型输入长度。