一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统

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一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统
申请号:CN202410784758
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118673434A
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Diffusion模型的多变量时序异常检测方法及系统,涉及时序异常检测技术领域,包括获取多元时序历史数据;对多元时序历史数据进行数据处理,获取多元时序训练集和多元时序验证集;根据多元时序训练集和多元时序验证集对Diffusion模型进行训练和验证操作,获取多变量时序异常检测模型;对待检测的多变量时序数据进行数据预处理,获取预处理的多变量时序数据。本发明通过对多元时序历史数据进行分析,获取多元时序训练集和多元时序验证集,通过多元时序训练集和多元时序验证集对Diffusion模型进行训练验证,保证了Diffusion模型异常数据检测的精准性,通过训练好的Diffusion模型对待检测的多变量时序数据进行检测,筛选出异常数据,降低了人力资源的消耗。
技术关键词
时序异常检测方法 变量 多元时序数据 网络结构 矩阵 训练集 模型训练模块 数据存储模块 数据采集模块 注意力机制 异常检测技术 异常数据检测 异常检测系统 中间层 动态
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