一种基于制造企业数据空间的时空数据异常检测方法

摘要

本发明提出了一种基于制造企业数据空间的时空数据异常检测方法，包括以下步骤：从制造企业的数据空间中获取制造业时空数据；对数据进行数据清洗操作；对清洗后的数据进行数据预处理操作；构建无监督预测模型；对模型进行迭代训练，得到最优化的基于GCN‑LSTM的预测模型；预处理后制造业时空数据作为训练好的预测模型的输入，获取该未来时刻的预测值，计算差值，对差值取绝对值；重复K次步骤S6，得到数据集，利用基于Copula的异常检测方法对差值数据集进行异常检测操作，得到实时异常检测结果。本发明可辅助制造企业及时发现时空数据中的漏洞并找到所映射的制造机器可能出现故障的时间点及原因，迅速反馈给相关部门，实现工作效率最大化。