一种基于数据曲线的异常检测与自动定位方法

本发明提供了一种基于数据曲线的异常检测与自动定位方法。该方法通过收集系统的历史数据和图像曲线数据，进行数据预处理、特征提取与选择，使用LSTM自编码器模型来进行时间序列特征学习与重构误差计算，从而实现对异常的有效检测与定位。模型训练通过最小化重构误差确保对正常运行状态的准确捕捉，并结合实时数据进行异常检测与分量定位,提高了异常检测的精度和效率。