[发明专利]一种基于回归预测的KPI指标多元异常监测方法有效
| 申请号： | 202110676313.9 | 申请日： | 2021-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN113419934B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 徐丽燕;徐康;翟明玉;秦银川;林志诚;王纪立;黄鑫健;陈子韵;彭程;王宇冬;季惠英;沙一川;季学纯 | 申请（专利权）人： | 南瑞集团有限公司;国电南瑞科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F11/34 | 分类号： | G06F11/34;G06F11/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 范青青 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于回归预测方法监测KPI指标中的单点数据异常、连续数据异常、相关性异常等多元数据异常的方法。方法主要包括以下步骤：对数据集进行预处理，分析数据集的周期性，趋势，相关性等统计属性；对数据集通过统计建模或机器学习算法计算预测值；计算实际值与预测值的异常分数，并利用3‑sigma准则进行异常值的监测；针对单点异常，直接通过准则监测；针对连续异常，为降低连续异常对预测的影响，采取一个周期内的预测平均值进行异常分数计算。使用标准度量方法AUC和PRAUC来评估算法精度。在本方法中可以采用多种机器学习回归算法进行预测值计算，针对多元异常提出针对性解决方案，使算法更具灵活性，对数据的异常类型监测也更全面。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 回归 预测 kpi 指标 多元 异常 监测 方法 | ||
【主权项】：
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