一种基于离散时间段的测运控数据异常检测方法

一种基于离散时间段的测运控数据异常检测方法摘要：随着物联网技术的普及和数据收集能力不断提升，测运控数据成为重要的判别物理系统运行状态的源数据，然而由于设备以及环境因素的影响，测运控数据存在数据异常的情况。数据异常不仅会严重影响模型的训练结果，也会影响相关业务系统的准确性和稳定性。本文提出了一种基于离散时间段的测运控数据异常检测方法，该方法采用离散化的时间序列数据并使用深度学习模型进行异常检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测出测运控数据中的异常值，提高数据处理的可靠性和精度。关键词：离散时间序列；深度学习；异常检测。引言：在物理系统的运行中，测运控数据是判断物理系统状态的重要依据。测运控数据是通过传感器、控制器等设备进行采集的，它可以输入到业务系统中，通过各种算法进行处理和分析，最终得到需要的监测结果。然而，由于设备和环境等因素的影响，测运控数据存在异常值的情况。异常值会给业务系统的分析和决策带来错误的结果，严重影响业务系统的效率和质量。因此，测运控数据的异常检测具有重要的研究价值和实际意义。现有的测运控数据异常检测方法大多是基于统计学方法，如箱线图、标准差等。这些方法通常是将数据划分为一些区间，并且基于数据的分布特征给出异常值的判断，但是，这些方法在应对复杂的时间序列数据时效果不佳。同时，由于数据异常的原因不同，导致不同异常值在时间上的分布可能非常复杂，因此需要新的方法来解决这个问题。本文提出了一种基于离散时间段的方法来检测测运控数据的异常值。这种方法采用离散化的时间序列数据，将其转换为离散化数据，并结合深度学习模型进行异常检测。本方法的主要贡献是，将深度学习方法与离散化数据相结合，以提高对测运控数据中复杂异常的检测精度。方法：本文提出的方法是基于离散化时间序列数据的异常检测方法。该方法包括以下步骤：（1）数据获取和预处理第一步是获取测运控数据，并进行预处理。包括数据清洗、去噪等。在数据清洗过程中，可以使用一些方法，例如平滑和差分等，以剔除离群值和异常值。（2）数据离散化采用离散化的方法将连续的时间序列数据转换为离散化数据。离散化过程可以根据业务需求和实际情况进行调整。例如，可以将一个小时作为一个离散的时间段，并使用均值或中位数等方法将每个时间段中的测量数据聚合成一个数据点。（3）深度学习模型在进行异常检测之前，需要使用深度学习模型进行训练，来学习数据的特征并形成异常值的判别规则。常用的深度学习模型有神经网络、卷积神经网络等。（4）异常检测在进行异常检测时，将待检测的数据集输入到训练好的模型中进行检测，并且根据模型输出的结果进行异常值的标记。实验：本文在一大型电力系统的机组数据集上进行了实验。该数据集包括实时的机组测量数据，包括温度、压力、电流、电压等指标。该数据集的容量大约为1GB，包括数百万的数据点。在实验中，我们将数据分成两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型的预测准确性。我们将训练数据集和测试数据集分别减少到原来的10％和20％，以加快训练和测试的速度，并增加性能和结果的可读性。实验结果表明，我们所提出的方法可以有效地检测出测运控数据中的异常值，准确率高，鲁棒性强。同时，该方法还可以有效地处理复杂的时间序列数据，并能够适应各种异常情况的出现。结论：本文提出了一种基于离散化时间序列数据的异常检测方法，该方法将深度学习模型与离散化数据相结合，提高了对测运控