[发明专利]事件发现方法及装置、存储介质、终端

权利要求书

1.一种事件发现方法，其特征在于，包括：

获取历史分布序列，所述历史分布序列包括多个历史分布，每一历史分布表示监测数据序列中的多个历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度，所述历史监测数据为产生时间早于所述监测数据序列中的待处理监测数据的产生事件的监测数据；

将所述历史分布序列中的至少一部分历史分布输入预设LSTM模型，以得到预测分布，所述预测分布为按照所述至少一部分历史分布随时间的变化趋势预测得到的，所述待处理监测数据与所述历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度的预测值；

计算实际分布，所述实际分布为所述待处理监测数据与所述历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度的计算值；

当所述实际分布与所述预测分布之间的偏差大于预设阈值时，确定发现事件并提示。

2.根据权利要求1所述的事件发现方法，其特征在于，所述获取历史分布序列包括：

接收所述监测数据序列；

以单个历史监测数据为间隔移动所述预设时间窗口，以得到多个历史监测数据在多个预设时间窗口内的数据分布；

计算相邻预设时间窗口内的历史监测数据的历史分布。

3.根据权利要求2所述的事件发现方法，其特征在于，所述预设时间窗口的长度为其中，n为所述监测数据序列的长度。

4.根据权利要求2所述的事件发现方法，其特征在于，所述计算相邻预设时间窗口内的历史监测数据的历史分布包括：

计算相邻预设时间窗口内的数据分布的KL距离，并将所述KL距离作为所述历史分布。

5.根据权利要求1所述的事件发现方法，其特征在于，所述将所述历史分布序列中的至少一部分历史分布输入预设LSTM模型，以得到预测分布包括：将所述历史分布序列中产生时间最晚的历史监测数据所对应的多个历史分布输入所述预设LSTM模型，以得到所述预测分布。

6.根据权利要求5所述的事件发现方法，其特征在于，所述产生时间最晚的历史监测数据所对应的多个历史分布的数量根据预设滑动窗口的长度确定。

7.根据权利要求1所述的事件发现方法，其特征在于，所述计算实际分布包括：

计算所述待处理监测数据与所述历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的KL距离，以得到所述实际分布。

8.根据权利要求1所述的事件发现方法，其特征在于，所述预设阈值是根据所述实际分布的均值和标准差确定的。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的事件发现方法，其特征在于，还包括：

将所述待处理监测数据确定为所述历史监测数据中的最新监测数据。

10.根据权利要求1至8中任一项所述的事件发现方法，其特征在于，所述监测数据序列为时间序列。

11.一种事件发现装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取历史分布序列，所述历史分布序列包括多个历史分布，每一历史分布表示监测数据序列中的多个历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度，所述历史监测数据为产生时间早于所述监测数据序列中的待处理监测数据的产生事件的监测数据；

模型预测模块，用于将所述历史分布序列中的至少一部分历史分布输入预设LSTM模型，以得到预测分布，所述预测分布为按照所述至少一部分历史分布随时间的变化趋势预测得到的，所述待处理监测数据与所述历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度的预测值；

处理模块，用于计算实际分布，所述实际分布为所述待处理监测数据与所述历史监测数据在相邻预设时间窗口内的数据分布的差异度的计算值；

确定模块，当所述实际分布与所述预测分布之间的偏差大于预设阈值时，确定发现事件并提示。