[发明专利]一种基于片段统计特征比较的时序数据异常波动检测算法在审

专利信息
申请号: 202110545508.X 申请日: 2021-05-19
公开(公告)号: CN113205146A 公开(公告)日: 2021-08-03
发明(设计)人: 孙栓柱;周春蕾;李逗;孙彬;王林;王其祥;高进;李春岩;沈洋;黄治军;张磊;傅高健 申请(专利权)人: 江苏方天电力技术有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F17/11
代理公司: 南京泰普专利代理事务所(普通合伙) 32360 代理人: 张帆
地址: 210096 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种新的异常波动检测方法,即一种基于片段统计特征比较的时序数据异常波动检测算法。该算法包括五个部分:数据准备;数据片段构建;片段特征计算;检测执行;结果输出。算法满足工业数据流中的对于数据异常波动时效性和准确性的要求。相对于传统的异常检测算法,该算法专为工业时序数据流所设计,结合了基于统计模型以及相似度衡量的检测方法的优点;降低了计算量,使其能够适应于大数据流,对实时数据流中的异常波动进行及时的检测和识别。
搜索关键词: 一种 基于 片段 统计 特征 比较 时序 数据 异常 波动 检测 算法
【主权项】:
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