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申请/专利权人：中控技术股份有限公司
摘要：本发明涉及工业生产技术领域，尤其涉及一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，包括：S100、获取待检测的厂区设备的运行状态数据，并将所述待检测的厂区设备的运行状态数据进行数据预处理，获取预处理后的数据；S200、将所述预处理后的数据输入提前训练好的时间序列预测大模型中，获取预处理后的数据对应的高维特征、异常检测的结果以及数据预测值；所述时间序列预测大模型包括：高维特征获取单元、异常检测与预测单元。本发明实现了对设备运行状态的精准监控、异常检测和提前预测，提高了设备异常检测的准确性和及时性。
主权项：1.一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法，其特征在于，包括：S100、获取待检测的厂区设备的运行状态数据，并将所述待检测的厂区设备的运行状态数据进行数据预处理，获取预处理后的数据；S200、将所述预处理后的数据输入提前训练好的时间序列预测大模型中，获取预处理后的数据对应的高维特征、异常检测的结果以及数据预测值；所述时间序列预测大模型包括：高维特征获取单元、异常检测与预测单元。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中控技术股份有限公司 一种基于时间序列预测大模型的厂区设备异常检测方法
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