[发明专利]一种基于相关性的报警关联变量检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于相关性的报警关联变量检测方法，其特征在于，该方法在服务器或处理器内完成，其具体包括：

步骤1：从历史检测数据中提取预设时间长度的报警变量及与其相关联的多个相关变量的数据，选择其中一组报警变量及相关变量作为检测对象；

步骤2：判断选择的报警变量及相关变量之间的动态延迟关系，进而建立二元时间序列T并将其标准化为T’；

步骤3：在由噪音引起的最小时间间隔的约束下，对二元时间序列T’进行分段；

步骤4：求取每一个分段的相关系数及其相关性趋势；

步骤5：根据相关性趋势与实际趋势比较，获取异常数据段及其相关信息；

在所述步骤3中对二元时间序列T’进行分段的过程包括：

将二元时间序列T’作为待划分数据段；

根据待划分数据段中数据之间相关系数，判断待划分数据段所属的数据段分类属性；

其中，根据预设相关系数范围，数据段分类属性包括弱相关数据段、中相关数据段和强相关数据段。

2.如权利要求1所述的基于相关性的报警关联变量检测方法，其特征在于，在所述步骤2中，若报警变量与相关变量之间存在动态延迟关系，则将预设时间长度的报警变量或者相关变量的时间长度进行平移并保持报警变量与相关变量之间存在动态延迟关系不变；如果报警变量与相关变量之间不存在动态延迟关系，则无需平移。

3.如权利要求1所述的基于相关性的报警关联变量检测方法，其特征在于，在所述步骤3之前还包括：计算由噪音引起的最小时间间隔，其具体过程包括：

(3.1.1)获取当前预设时间长度的报警变量的每一个下拐点，并求得相邻下拐点之间的距离，进而构成数组d；

(3.1.2)对数组d进行排序并去掉重复元素，得到数组d0；求取数组d0的斜率变化最大的点及其最接近的下拐点之间的距离dm，dm为报警变量中的最小时间间隔；

(3.1.3)对相关变量重复步骤(3.1.1)和(3.1.2)，获得相关变量的最小时间间隔dh；

(3.1.4)将dm和dh中的较大值作为二元时间序列T’的最小时间间隔。

4.如权利要求1所述的基于相关性的报警关联变量检测方法，其特征在于，在所述步骤3中对二元时间序列T’进行分段的过程，还包括：

针对待划分数据段，利用线性插值的方法，将二元时间序列T’中的数据点在其所属分段首尾数据点连线上的投影作为拟合点；

利用正交距离找到最远的点作为下一次分段的关键转折点，再确定待分数据段中是否存在强相关数据段，并更新关键转折点；

重复上述步骤，直到不再存在待划分数据段为止。

5.如权利要求4所述的基于相关性的报警关联变量检测方法，其特征在于，所述步骤4中，求取每一个分段的相关系数及其相关性趋势的具体过程，包括：

(4.1)：根据最终获得的关键转折点划分时间序列，利用相关系数公式来计算时间序列中每个分段的相关系数；

(4.2)：对变量相关性进行单边假设检验，设置显著性水平，根据单边假设检验结果和显著性水平确认变量间的相关性，确定相关系数趋势。