一种融合注意力机制与统计学约束的时序数据异常检测与质量评估方法、系统

本发明公开了一种融合注意力机制与统计学约束的时序数据异常检测与质量评估方法、系统，该方法包括：离线接入高质量时序数据并预处理；建立初始时序数据自回归模型；利用训练数据通过反向传播离线训练网络参数；重复多次后，得到经过训练的时序数据自回归模型；在经过标注的小样本数据集上使用EVO算法和经过训练的时序数据自回归模型进行阈值的自适应寻优，得到最优阈值；将需检测的时序数据输入经过训练的时序数据自回归模型，判断模型的计算结果与需检测的时序数据的均方误差是否超过最优阈值，并融合统计学约束输出最终的异常检测以及质量评估结果。本发明能够解决现有基于深度学习的方法在片段异常上表现差的问题。