基于预训练模型的时序数据异常检测方法、装置与产品

本申请提供了一种基于预训练模型的时序数据异常检测方法、装置与产品，涉及时序数据异常检测技术领域，方法包括：对时间序列数据进行预处理，得到输入序列，所述时间序列数据由以时间顺序排列的多个多维监测数据组成；使所述输入序列通过卷积自注意预训练模型，生成输出序列，所述输出序列为所述输入序列的段级表示，所述输出序列中包括从所述输入序列中提取得到的局部特征；将所述输出序列和所述输入序列输入Transformer模型，生成重建序列；根据所述重建序列与所述输入序列，结合异常特征知识，生成异常检测结果，所述异常检测结果表示所述时间序列数据中处于异常状态的监测数据。