针对不稳定周期性行为的时间序列的异常检测方法、系统

摘要

本发明属于生产运维、异常检测预警领域，具体涉及一种针对不稳定周期性行为的时间序列的异常检测方法、系统、设备，旨在解决在现有生产运维领域中因受不稳定周期性行为的影响，导致故障、异常检测准确率较低、缺乏实时性的问题。本发明方法包括：获取运维服务中定期任务执行时各KPI指标对应的历史统计数据，作为输入数据；对输入数据进行标准化处理；输入Bi‑LSTM网络模型，得到各KPI指标受定期任务的影响的开始、结束的预测时间，作为预测值；计算预测值与真实值之间相对应位置的KPI指标的统计数据的差值；将差值进行Gumbel分布的拟合，获取每个相对位置出现尖峰的概率。本发明提升了生产运维领域故障、异常检测的准确率。