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公开(公告)号：CN115392381A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211048950.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，提出一种基于无迹卡尔曼滤波的时间序列异常检测方法，其中包括以下步骤：从信息物理系统中的一个或多个设备接收时间序列数据，并对所述时间序列数据进行预处理；将经过预处理的时间序列数据输入基于无迹卡尔曼滤波的神经网络模型，由t时刻的时间序列预测得到t+1时刻的预测序列；将t+1时刻的预测序列与t+1时刻的测量值序列进行比对，若误差值超出预设的阈值则判定为时间序列异常，否则判定为时间序列正常。本发明通过结合神经网络的表达能力和无迹卡尔曼滤波最优估计的能力，具有可长期保持稳定误差并能准确检测出信息物理融合系统中传感器数据的异常的优点。
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