环卫设备SOC模组异常检测与预测方法及系统

本发明涉及一种环卫设备SOC模组异常检测与预测方法及系统，包括：收集来自环卫设备SOC模组的历史数据；对清洗后的数据进行时间窗口特征工程处理，训练VARIMA模型来模拟SOC模组数据随时间的变化趋势；根据AIC/BIC准则选择最优的(p,d,q)参数组合；将VARIMA模型预测结果与实际观测值之间的残差作为新目标变量，利用GBDT模型挖掘残差中的非线性关系；在GBDT训练过程中，采用交叉验证策略优化超参数；结合VARIMA模型和GBDT模型的预测结果，设定阈值，当预测误差超过设定阈值时触发警报；持续学习与适应性调整步骤。本发明实现更精准的异常检测与预测，保障系统的稳定性和可靠性。