一种基于自回归神经网络的多指标异常检测方法及系统

本发明涉及网络应用情况分析技术领域，具体为一种基于自回归神经网络的多指标异常检测方法及系统，包括以下步骤：数据准备；模型训练，包括初始阈值设置以及异常阈值迭代；模型拟合；检测阶段，基于训练阶段结果，对实时数据进行异常检测；根因判断；有益效果为：本发明提出的基于自回归神经网络的多指标异常检测方法及系统，基于极值理论，减少人工成本，提升实时应用效率，本方案极值理论进行异常检测，相较于既往专利中提到的异常检测方法，结合了人工智能思想与专家经验进行建模，并能实时的应用于网络当中，经验证模型准确性高，人力投入少。