[发明专利]一种多元时间序列异常模式预测方法及数据采集监控装置在审
| 申请号： | 202010439838.6 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111694879A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王玲 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/28 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多元时间序列异常模式预测方法及数据采集监控装置；该方法包括：根据自然近邻原理，基于历史数据获取MMOD算法的最佳k值；对MMOD算法进行在线扩展，实现多元时间序列异常模式的在线识别；根据增量模糊自适应聚类算法实现多元时间序列子序列向观测序列的转换，并基于Baum‑Welch算法和所有观测序列构建隐马尔可夫模型，基于构建的隐马尔可夫模型实现多元时间序列异常模式的在线预测。本发明通过云平台的多元时间序列数据采集系统，更好地取得相关需要挖掘的数据，利用一种在线密度差异异常检测算法以及马尔可夫预测模型算法，能够实现多元时间序列的异常模式的实时预测。并构建了监控系统APP，便于实时监控。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多元 时间 序列 异常 模式 预测 方法 数据 采集 监控 装置 | ||
【主权项】：
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