一种用于多元时序数据的异常事件根因定位方法和装置

本发明公开了一种用于多元时序数据的异常事件根因定位方法和装置，方法包括：采用离散小波变换对原始时间序列进行分解，分别提取分解得到的不同尺度下频率分量的空间特征和时间特征，对拼接结果进行逆小波变换以合成时间序列；采用聚类算法和异动归因算法，根据特征的相似性将特征分组，并识别出与异常最相关的特征维度；确定与异常最相关的聚类中各个特征的因果关系和发生顺序，构建得到根因链；分析根因链中的特征顺序，定位到引发异常的根因；结合根因故障溯源与诊断知识库中的知识和经验，为已定位的根因提供解释说明和解决方案。本发明实现了对根源故障的追踪，深入挖掘时间序列数据中的异常现象，揭示导致这些异常的潜在原因。