[发明专利]一种基于图神经网络的遥测时序数据异常检测方法及系统有效
| 申请号： | 202011488702.0 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112559598B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 皮德常;谢凌强;喻文 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王爱涛 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图神经网络的遥测时序数据异常检测方法及系统，方法包括：训练图神经网络遥测时序数据预测模型；利用小波方差计算待测遥测时序数据的周期；得到预测遥测时序数据；确定预测周期数据；计算当前时刻的待测遥测数据和其预测数据之间的第一马氏距离；计算之前时刻的待测遥测数据和其预测周期数据之间的第二马氏距离；计算第二马氏距离的平均值和方差；将平均值和方差进行放大设置阈值；根据第一马氏距离和阈值判断当前时刻的待测遥测数据是否异常。本发明通过图神经网络遥测时序数据预测模型学习多维时序数据之间的依赖关系，并通过周期窗口的动态阈值法对待测遥测时序数据进行异常检测，提高了遥测时序数据异常检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 遥测 时序 数据 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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