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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于格兰杰因果的多元时间序列异常检测方法，该方法首先对多元时间序列数据进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集。其次基于训练集，训练一个预测器作为非线性梯度产生器，发现格兰杰因果关系矩阵。然后对发现的格兰杰因果关系矩阵进行稀疏化。最后基于稀疏化的格兰杰因果图矩阵，计算异常分数，异常分数高于设置的异常阈值的时间序列片段判定为异常，输出检测结果。本发明避免了传统方法需要在测试集上频繁优化的问题并成功从复杂系统中提取动态因果关系。
主权项：1.一种基于格兰杰因果的多元时间序列异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对多元时间序列数据进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；S2、基于训练集，训练一个预测器作为非线性梯度产生器；S3、根据非线性梯度产生器发现格兰杰因果关系矩阵；S4、对发现的格兰杰因果关系矩阵进行稀疏化；S5、基于稀疏化的格兰杰因果图矩阵，计算异常分数，异常分数高于设置的异常阈值的时间序列判定为异常，输出检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于格兰杰因果的多元时间序列异常检测方法
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