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摘要：本发明涉及燃气数据异常检测技术领域，具体涉及一种基于大数据的燃气用量数据异常检测方法。该方法根据采样周期在预设时序范围中燃气用量值的局部分布特征之间差异情况，获取采样周期的燃气用量变化度；根据采样周期在预设时序范围中习惯规律度的差异情况，获取采样周期的规律趋势变化度；根据燃气用量变化度和规律趋势变化度，获取采样周期的燃气调整度；根据燃气调整度和习惯规律度，获取采样周期的异常指标；根据所有采样周期的异常指标以及燃气用量值的异常情况，获取异常燃气用量值。本发明通过降低调整暖气对燃气用量值的异常分析影响，使得异常燃气用量值能更好反映硬件设施异常情况，提高燃气用量值的异常检测准确性。

主权项：1.一种基于大数据的燃气用量数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个采样周期下所有采样区间的燃气用量值；获取采样周期在预设时序范围内各个相邻周期；根据采样周期与每个所述相邻周期对应所有采样区间的燃气用量值之间的相似情况，获取所述采样周期的习惯规律度；根据采样周期在预设时序范围中所述燃气用量值的局部分布特征之间差异情况，获取所述采样周期的燃气用量变化度；根据采样周期在预设时序范围中所述习惯规律度的差异情况，获取所述采样周期的规律趋势变化度；根据所述燃气用量变化度和所述规律趋势变化度，获取所述采样周期的燃气调整度；根据所述燃气调整度和所述习惯规律度，获取采样周期的异常指标；根据所有采样周期的异常指标以及所述燃气用量值的异常情况，获取异常燃气用量值；所述习惯规律度的获取方法包括：按照采样周期下各个采样区间的时序，获取每一采样区间的时间序号；根据采样周期与所述相邻周期在相同所述时间序号下所述燃气用量值之间差异情况，获取所述采样周期与所述相邻周期的习惯差异指标；综合采样周期与所有相邻周期的所述习惯差异指标，获取所述采样周期的习惯规律度；所述习惯差异指标和所述习惯规律度呈负相关；所述燃气用量变化度的获取方法包括：综合相邻周期下所有采样区间的所述燃气用量值，获取所述相邻周期的周期燃气值；在采样周期的预设时序范围中，根据采样周期的时序前侧所有相邻周期的周期燃气值的整体分布情况，获取采样周期的时序前侧整体燃气值；在采样周期的预设时序范围中，根据采样周期的时序后侧所有相邻周期的周期燃气值的整体分布情况，获取采样周期的时序后侧整体燃气值；根据采样周期的所述时序后侧整体燃气值与所述时序前侧整体燃气值之间差异情况，获取采样周期的燃气用量变化度；所述规律趋势变化度的获取方法包括：根据采样周期的习惯规律度在预设时序范围中所述习惯规律度的突出情况，获取采样周期的规律突变度；根据采样周期在预设时序范围中所述习惯规律度的局部趋势特征之间差异情况，获取采样周期的规律趋势变化指标；根据规律突变度和所述规律趋势变化指标，获取规律趋势变化度；所述规律突变度、所述规律趋势变化指标均和规律趋势变化度呈正相关；所述规律突变度的获取方法包括：计算在采样周期的预设时序范围中所有所述相邻周期对应习惯规律度的均值，得到采样周期的周围规律指标；计算采样周期的习惯规律度与所述周围规律指标的差值绝对值，得到采样周期的规律突变度；所述规律趋势变化指标的获取方法包括：在采样周期的预设时序范围中，根据采样周期的时序前侧所有相邻周期的习惯规律度之间偏差，获取采样周期的时序前侧下降趋势度；在采样周期的预设时序范围中，根据采样周期的时序后侧所有相邻周期的习惯规律度之间偏差，获取采样周期的时序后侧上升趋势度；根据所述时序前侧下降趋势度和所述时序后侧上升趋势度，获取采样周期的规律趋势变化指标；所述时序前侧下降趋势度、所述时序后侧上升趋势度均和规律趋势变化指标呈正相关；所述根据规律突变度和所述规律趋势变化指标，获取规律趋势变化度的获取方法包括：计算规律突变度与规律趋势变化指标的和值，得到规律趋势变化度；所述燃气调整度的获取方法包括：计算所述燃气用量变化度和所述规律趋势变化度的乘积，对乘积进行归一化，得到采样周期的燃气调整度。

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