[发明专利]一种自动异常检测方法和系统

权利要求书

1.一种自动异常检测方法，其特征在于，包括：

基于待测指标的历史序列，对所述待测指标下一检测步长的值进行预测，得到所述待测指标的预测值；

当达到下一检测步长时，获取检测的实际值，对所述待测指标的预测值和实际值进行比较，当所述待测指标的预测值和实际值的偏差超过正常范围时，则判断所述待测指标异常，否则所述指标正常；

其中，所述正常范围在每次预测时，根据进行预测的时刻前所述待测指标的历史序列进行计算得到，所述待测指标为待测系统的所有可检测指标中任选一项指标。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于待测指标的历史序列，对所述待测指标进行预测，包括：

基于待测指标的历史序列，采用复杂时序数据周期检测算法将所述待测指标划分为周期性指标或非周期性指标；

基于强周期时序数据异常分析算法，对周期性指标进行预测，并基于弱周期时序数据异常分析算法，对非周期性指标进行预测。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于强周期时序数据异常分析算法，对周期性指标进行预测，包括：

针对周期性指标，采用强周期时序数据异常分析算法对所述周期性指标进行时序分解，得到周期项、趋势项和残差项；

对所述趋势项进行拟合，得到趋势项在下一检测步长的值，并基于所述周期项在周期内的变化，得到周期项在下一检测步长的值；

对所述周期项和所述趋势项在下一检测步长的值求和，得到所述周期性指标在下一检测步长的预测值；

所述周期项表示所述周期性指标周期性的振荡，所述趋势项表示所述周期性指标的变换趋势，所述残差项表示所述周期性指标偏离周期和趋势的程度。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述正常范围的制定，包括：

每次对周期性指标进行预测时，当不同相位残差的标准差间差值小于预设标准时，根据进行预测的时刻前所述周期性指标的历史序列，统计所述残差项的标准差；

基于所述标准差，得到周期性指标的正常范围。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准差和预设系数，得到周期性指标的正常范围，包括：

当不同相位残差的标准差间差值大于等于预设标准时，拟合周期性指标中各相位的指标的正态分布；

分别计算各相位正态分布中的累积分布函数；

分别基于各相位的累积分布函和预设系数，制定各相位的指标的正常范围。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于弱周期时序数据异常分析算法，对非周期性指标进行预测，包括：

针对非周期性指标，采用局域近似拟合所述非周期性指标，得到所述非周期性指标在下一检测步长的预测值；

所述局域近似包括二阶的泰勒近似。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述正常范围的制定，包括：

针对所有非周期性指标，统一设置正常范围的初值，并基于检测步长，设定时间窗口；

每次预测所述非周期性指标时，判断预测时刻前的时间窗口内，是否有非周期性指标超出正常范围：

若是，则按照预设比例扩大所述正常范围作为新的正常范围，否则按照预设比例缩小所述正常范围作为新的正常范围。

8.一种自动异常检测系统，其特征在于，包括：指标预测模块和指标检测模块；

所述指标预测模块，用于基于待测指标的历史序列，对所述待测指标下一检测步长的值进行预测，得到所述待测指标的预测值；

所述指标检测模块，用于当达到下一检测步长时，获取检测的实际值，对所述待测指标的预测值和实际值进行比较，当所述待测指标的预测值和实际值的偏差超过正常范围时，则判断所述待测指标异常，否则所述指标正常；

其中，所述正常范围在每次预测时，根据进行预测的时刻前所述待测指标的历史序列进行计算得到，所述待测指标为待测系统的所有可检测指标中任选一项指标。