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申请/专利权人：中国银行股份有限公司
摘要：本申请提供一种数据中心性能指标异常检测方法、装置、系统和介质，可应用于人工智能领域、大数据领域或金融领域。去除噪声数据后，插值得到补充时序数据；利用时间序列分解算法分解补充时序数据得到多个分解时序数据；将多个分解时序数据分别输入预先训练的长短期记忆神经网络模型，输出多个分解预测时序数据；将多个分解预测时序数据相加得到最终预测时序数据；计算最终预测时序数据与待预测时序数据之间的误差；当误差超过预设阈值时，则判定最终预测时序数据异常。从而本申请提构建了结合时间序列分解算法的神经网络的最佳网络结构，在时间序列预测以及异常检测方面的表现具有大幅提升，实现了对关键性能指标序列的精确预测。
主权项：1.一种数据中心性能指标异常检测方法，其特征在于，包括：获取数据中心性能指标的待预测时序数据；利用基于密度的聚类算法去除所述待预测时序数据中的噪声数据；当去除所述噪声数据后，对所述待预测时序数据产生的空缺利用三次样条插值进行插值，从而得到补充时序数据；利用时间序列分解算法分解所述补充时序数据得到多个分解时序数据；将所述多个分解时序数据分别输入预先训练的长短期记忆神经网络模型，输出多个分解预测时序数据；将所述多个分解预测时序数据相加得到最终预测时序数据；计算所述最终预测时序数据与所述待预测时序数据之间的误差；获取所述误差中，当前点位向前n个数据点的滑动窗口内的数据的误差，作为预测误差；根据所述预测误差拟合正态分布，当所述预测误差超出所述正态分布的三倍标准差边界时，则判定所述最终预测时序数据异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国银行股份有限公司 一种数据中心性能指标异常检测方法、装置、系统和介质
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