一种基于双注意力权重扩散的时间序列异常检测方法

本发明公开了一种基于双注意力权重扩散的时间序列异常检测方法，属于时间序列数据处理技术领域，旨在解决现有时间序列异常检测方法在异常集中区域检测精度不足的问题。该方法首先采用基于密度比的选点策略对时间序列数据进行突变点检测并生成掩码矩阵；然后，分别通过第一注意力编码模块和第二注意力编码模块生成两组中间表示，其中第一注意力编码模块利用掩码矩阵和自注意力机制处理部分数据，第二注意力编码模块利用前馈神经网络和自注意力机制处理完整数据；接着，通过加权融合模块融合两组中间表示，生成插补预测数据；最后，通过异常检测模块对比插补预测数据与原始数据，并设置阈值实现异常检测。其核心在于利用双注意力权重扩散机制，融合不同编码路径的信息，提升异常检测的准确性。本发明能够有效解决异常集中区域对异常检测精度的影响，显著提升异常检测的精确度和鲁棒性。可广泛应用于工业设备监控、数据故障识别等时间序列异常检测场景。