摘要
本发明提供的一种自适应的数据异常值检测方法及终端,包括:实时接收数据并根据初始阈值范围筛选得到初筛数据;定时拉取历史数据,并基于时间序列分解方法对所述历史数据进行分解,得到所述历史数据的趋势、季节性和残差;基于所述趋势、所述季节性和所述残差,确定采用的时间序列模型;基于所述时间序列模型对所述初筛数据进行检测,确定异常值,并根据所述异常值动态修正所述初始阈值范围。本发明能够根据数据实际情况动态调整阈值范围,有效提高数据异常值的检测准确性和检测效率。
技术关键词
时间序列分解方法
时间序列模型
趋势预测模型
平滑算法
检测终端
查询历史数据
回归预测模型
指数平滑法
强度
非线性
动态
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