摘要
本发明公开了一种基于数据分析的充电桩数据传输监管方法及系统,包括:将充电桩采集的多维时序数据切分为子序列,构建特征密度图与特征关联图,形成异构密度‑关联空间的表征数据;将表征数据输入改进的Transformer模型,计算局部流形曲率以更新自注意力权重,获得异构空间曲率异常评分;基于异常评分实时估计广义帕累托分布参数,动态计算异常评分的动态阈值;实时比对异常评分与动态阈值确定异常等级,通过Kafka消息队列自动触发监管响应规则,实现异常数据的实时监管闭环。本发明显著提高了异常数据识别的实时性与准确性。
技术关键词
多维时序数据
监管方法
异构
密度
消息
矩阵
动态
充电桩设备
前馈神经网络
注意力机制
队列
广义帕累托分布
异常数据
数值
序列
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