基本信息:
- 专利标题： 一种基于分层注意力网络的多变量时间序列异常检测方法
- 申请号：CN202310024568.6 申请日：2023-01-09
- 公开(公告)号：CN116361640A 公开(公告)日：2023-06-30
- 发明人： 栾宁 , 张震宇 , 赵琳 , 冯曙明 , 曹杰 , 王惠 , 陶海成 , 缪佳伟
- 申请人： 江苏电力信息技术有限公司 , 南京财经大学
- 申请人地址： 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号;
- 专利权人： 江苏电力信息技术有限公司,南京财经大学
- 当前专利权人： 江苏电力信息技术有限公司,南京财经大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号;
- 代理机构： 南京汇盛专利商标事务所
- 代理人： 陈扬
- 主分类号： G06F18/214
- IPC分类号： G06F18/214 ; G06N3/049 ; G06N3/08 ; G06N3/0464
摘要：
本发明公开了一种基于分层注意力网络的多变量时间序列异常检测方法，首先将采用双向门控循环单元Bi‑GRU提取时间和序列的特征，然后采用图注意力网络GAN将变量和时间序列构建成一个相似图，图的节点代表序列中的变量，图的边代表变量之间的关系，然后在图上构建第一个图注意力层，提取不同变量之间关系的特征表示即变量学习，在图上构建第二个图注意力层，学习变量和序列之间的相互作用即序列学习，最后采用自动编码器重构时间序列，计算损失值进行异常序列检测。本发明能够有效检测多变量时间序列中的异常，并且实验结果优于当前最先进的方法。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/21 | ..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离 |
| ------------G06F18/214 | ...生成训练模式；自引导方法，如捕获，促进 |