一种基于图神经网络的混合模型多元时序异常检测方法

摘要

本申请公开的基于图神经网络的混合模型多元时序异常检测方法，包括：将多元时序分为基于滑动窗口的特征矩阵、邻接矩阵和基于固定窗口的邻接矩阵并分别预处理，得到第一特征矩阵、第一、第二邻接矩阵；构建图卷积神经网络预测模型，输入第一特征矩阵和第一邻接矩阵得到预测值；将真实值与之对比判断异常时间戳；构建卷积神经网络及注意力长短期记忆网络混合重构模型，输入第二邻接矩阵得重构邻接矩阵；对比得出重构误差矩阵，以重构误差矩阵中元素大小及超出阈值的元素数量判断异常时序；以异常时间戳和异常时序，确定异常点。相较于现有技术而言，其能够检测出多元时序中的异常时间戳和异常时序，提高多元时序的异常检测粒度、效率和检测准确度。