[發明專利]基于全局信息的時間序列數據中異常數據點的識別方法

有效

• 申請號: 201810489464.1
• 申請日: 2018-05-21
• 公開（公告）號: CN108733812B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 王曉玲;劉小捷;宋光旋
• 申請（專利權）人: 華東師范大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平

1.一種基于全局信息的時間序列數據中異常數據點的識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取傳感器采集的時間序列數據作為原始時間序列數據；

S2：根據所述原始時間序列數據中各數據點的觀測值，計算各數據點的觀測值變化速度，并根據各數據點的觀測值變化速度計算出各數據點的速度變化率；

S3：統計原始時間序列數據各數據點的平均速度變化率和速度變化率的離散概率分布，并使用正太分布擬合速度變化率的概率分布，得到概率密度函數；

S4：檢測異常數據點：在原始時間序列數據中，如果min{1-p(u_i-1),p(u_i-1)}、min{1-p(u_i),p(u_i)}和min{1-p(u_i+1),p(u_i+1)}都小于則第i個數據點將被識別為異常數據點，其中，p(u_i-1)為速度變化率小于第i-1個數據點的速度變化率u_i-1的概率，其值為從負無窮到速度變化率u_i-1對概率密度函數進行積分得到的值，p(u_i)為速度變化率小于第i個數據點的速度變化率u_i的概率，其值為從負無窮到速度變化率u_i對概率密度函數進行積分得到的值，p(u_i+1)為速度變化率小于第i+1個數據點的速度變化率u_i+1的概率，其值為從負無窮到速度變化率u_i+1對概率密度函數進行積分得到的值，為速度變化率小于速度變化率的概率，其值為從負無窮到速度變化率對概率密度函數進行積分得到的值，為速度變化率小于速度變化率的概率，其值為從負無窮到速度變化率對概率密度函數進行積分得到的值，s_max和s_min分別為最大和最小的值變化速度約束。

2.根據權利要求1所述的基于全局信息的時間序列數據中異常數據點的識別方法，其特征在于，步驟S2中原始時間序列數據為：

x＝{t₁,x₁,t₂,x₂,...,t_n,x_n}；

第i個數據點的觀測值變化速度計算公式為：

速度變化率計算公式為

其中，t_i表示第i個數據點的觀測時間，t_i-1表示第i-1個數據點的觀測時間，x_i表示第i個數據點的觀測值，x_i-1表示第i-1個數據點的觀測值，v_i表示第i個數據點的觀測值變化速度，v_i-1表示第i-1個數據點的觀測值變化速度。