[发明专利]异常检测方法、装置、电子设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：

获取监控项目的历史运行数据；

确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值，包括：

对所述历史运行数据进行预处理；

对所述预处理后的历史运行数据通过箱线图算法进行统计；

确定监控上门限阈值

确定监控下门限阈值

其中，P1为所述预处理后的历史运行数据的第一四分位数，P3为所述预处理后的历史运行数据的第三四分位数，为门限偏离幅度调整系数；

将所述监控上门限阈值T_h和监控下门限阈值T_l作为第一异常区间；

根据若干个所述异常检测阈值，检测所述监控项目的异常。

2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值之后，进一步包括：

基于所述历史运行数据，通过概率分布统计对所述监控上门限阈值T_h和监控下门限阈值T_l进行检验；

当所述监控上门限阈值T_h小于预设分位值F_h时，则调整分位值F_h为监控上门限阈值；

当所述监控下门限阈值T_l大于预设分位值F_l时，则调整分位值F_l为监控下门限阈值。

3.根据权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，所述确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值，进一步包括：

通过预设的时间序列模型，将所述预处理后的历史运行数据分解为历史趋势分量T、历史周期分量S以及历史余项分量R；

所述历史趋势分量T为通过最小二乘法，以小时或天为周期分段拟合出历史趋势分量，依次获得各个时间点的监控项趋势值和趋势斜率；

所述历史周期分量S为所述预处理后的历史运行数据剔除所述历史趋势分量T的数据后，通过F值检验方法判断出最优周期，将所述最优周期内相同位置的均值；

所述历史余项分量R为所述预处理后的历史运行数据剔除所述历史趋势分量T和历史周期分量S后的数据。

4.如权利要求3所述的异常检测方法，其特征在于，所述确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值，进一步包括：

将所述历史余项分量R进行分位值统计，得到中位值R_m；

根据所述中位值R_m确定偏离门限阈值T_R＝3*R_m。

5.如权利要求4所述的异常检测方法，其特征在于，所述确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值，进一步包括：

基于所述历史周期分量S，采用箱线图算法进行统计；

确定周期分量偏离上门限阈值

确定周期分量偏离下门限阈值

其中，S1为所述历史周期分量S的第一四分位数，S3为所述历史周期分量S的第三四分位数，为门限偏离幅度调整系数；

将所述周期分量偏离上门限T_sh和周期分量偏离下门限阈值T_sl作为第二异常区间。

6.如权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述确定若干个跟随所述历史运行数据动态变化的异常检测阈值之后，进一步包括：

基于所述历史运行数据，通过概率分布统计对所述周期分量偏离上门限阈值T_sh和周期分量偏离下门限阈值T_sl进行校正。