[发明专利]实时异常检测系统中的自适应异常判定方法和装置

权利要求书

1.一种实时异常检测系统中的自适应异常判定方法，其特征在于，所述方法包括：

根据历史KPI数据的残差指标确定阈值基准值；所述历史KPI数据包括历史KPI的实际值和预测值，按照时间组成历史KPI时间序列，所述历史KPI包括CDN系统的边缘服务器的命中率、命中时首包响应时间和命中时异常状态码占比；所述残差指标包括根据所述历史KPI时间序列的实际值和预测值自动计算的平均绝对误差、平均绝对百分比误差、对称平均绝对误差、平均绝对比例误差和期望平均绝对百分比误差中的一个或至少两个的任意组合，不同残差指标从不同角度捕获所述历史KPI时间序列的实际值和预测值之差；

根据当前KPI数据的残差指标确定实时调整基准值；

根据所述阈值基准值和所述实时调整基准值自适应调整异常判定阈值；

根据所述异常判定阈值自动进行异常判定；

所述根据历史KPI数据的残差指标确定阈值基准值包括：

根据历史KPI时间序列的实际值和预测值计算各残差指标的残差序列；

不断将所述残差序列中的最大值移到异常集合中，直至所述异常集合和剩余残差集合的中心距离大于第一阈值，且所述剩余残差集合对应的异常比例小于第二阈值；其中，所述异常集合和所述剩余残差集合的合集为所述残差序列；

确定所述剩余残差集合中的最大值为所述阈值基准值；

所述根据当前KPI数据的残差指标确定实时调整基准值包括：

根据当前KPI时间序列的实际值和预测值计算各残差指标的残差序列；

根据所述残差序列的均值和方差确定所述实时调整基准值，其中，所述实时调整基准值满足：

将所述残差序列中的所有大于所述实时调整基准值的残差从所述残差序列中移出，使得所述残差序列的均值和方差的变化量最大；

所述根据所述残差序列的均值和方差确定所述实时调整基准值包括：

根据所述残差序列的均值和方差确定候选实时调整基准值；

根据所述残差序列的均值和方差的变化量构建目标函数，确定使所述目标函数最大的候选实时调整基准值为最终的实时调整基准值；

所述残差序列包括：平均绝对误差序列、平均绝对百分比误差序列、对称平均绝对误差序列、平均绝对比例误差序列和期望平均绝对百分比误差序列中的一个或至少两个的任意组合。

2.根据权利要求1所述的实时异常检测系统中的自适应异常判定方法，其特征在于，所述目标函数为：

；

其中，为候选实时调整基准值向量，，为所述残差序列的均值，为所述残差序列的方差，为选取实时调整基准值的步长向量；为使所述目标函数最大的实时调整基准值；

为进行平滑处理后的残差序列，，为计算残差的时间序列窗口长度，为当前时刻；

所述残差序列中大于所述实时调整基准值的残差组成异常点序列；

所述异常点序列中连续的异常点组成异常区间序列；

为所述异常点序列中的元素数量，为所述异常区间序列中的元素数量。

3.根据权利要求1所述的实时异常检测系统中的自适应异常判定方法，其特征在于，所述异常判定阈值的调整公式为：

；

其中，为所述异常判定阈值，为所述实时调整基准值，为的权重，为所述阈值基准值。