基于GRU-CAE的多车型混流生产线异常数据识别方法及装置

本公开实施例是关于一种基于GRU‑CAE的多车型混流生产线异常数据识别方法及装置。该方法包括：对采集的生产数据进行预处理，得到多变量时间序列数据；将多变量时间序列数据输入异常数据识别模型；该异常数据识别模型基于GRU‑CAE的第一预测模块对多变量时间序列数据进行预测并输出第一预测数据，利用基于注意力机制的第二预测模块对多变量时间序列数据进行预测并输出第二预测数据，基于第一预测数据和第二预测数据组合得到预测结果；该异常数据识别模型基于预测结果和真实的生产数据，利用误差阈值选取模块确定误差阈值，进而判断生产数据是否存在异常。本公开实施例将时间和特征两个方面结合起来分析处理生产数据，提高对异常数据识别的准确性和鲁棒性。