公开(公告)号：CN118981738A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411464656.9

申请日：2024-10-21

Applicant: 浙江浙能数字科技有限公司

Inventor： 聂开勋 ,  陈万亿 ,  王垚 ,  许俊渊 ,  冯岩星 ,  应依依 ,  蔡磊垚

IPC: G06F18/2433 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F11/30

Abstract: 本发明涉及一种应用于AIOps的针对时序序列异常数据的检测方法，包括：获取指标数据，进行预处理后，分别训练预测模型和检测模型；预测模型和检测模型分别判定是否存在异常点，并输出异常点的坐标；根据汇总策略对预测模型的输出和检测模型的输出进行汇总；根据汇总结果数值和预设的告警阈值，判断是否触发异常检测告警。本发明的有益效果是：本发明通过结合预测模型和检测模型，能够从多个维度进行异常点检测。这种多维度的检测机制显著提高了异常识别的准确性，减少了漏报和误报的可能性。