一种基于双重重建的多元时间序列异常检测方法

本发明公开了一种基于双重重建的多元时间序列异常检测方法，涉及数据处理与分析技术领域；S1、对输入的时间序列数据样本进行预处理；S2、将S1中预处理后的时间序列数据转换为滑动窗口序列样本；S3、将S2的滑动窗口序列样本通过GAN模型与S1中时间序列数据样本进行判别操作；S4、在S3的GAN模型框架基础上应用EM距离最小化生成器和最大化判别器的损失函数；S5、构建判别网络的损失函数；S6、计算误差并结合S4和S5得到GAN模型的损失函数L1；S7、进行二次重建得到损失函数L2；S8、通过S6和S7的损失函数计算异常分数阈值；S9、根据S8的结果对异常分数区分标记；本发明采用上述基于双重重建的多元时间序列异常检测方法，可以提高异常检测的性能和可靠性。