基于压缩感知的多指标时间序列异常检测方法和装置

摘要

本申请提出一种基于压缩感知的多指标时间序列异常检测方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取待检测的多个分组多指标时间序列矩阵；对每个分组的多指标时间序列矩阵进行抗异常采样，获取多个采样矩阵；基于压缩感知对多个采样矩阵进行数据重构，获取多个重构指标时间序列；将多个重构指标时间序列合成重构多指标时间序列，并对比重构多指标时间序列和原始多指标时间序列的异常分数值；根据异常分数值和预设异常阈值确定多指标时间序列的异常检测结果。由此，对聚类后的多指标时间序列矩阵进行采样后进行数据重构，并根据重构多指标时间序列和原始多指标时间序列的对比确定异常结果，提高多指标时间序列异常检测效率和准确性。