异常指标的确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质
申请号:CN202510127047
申请日期:2025-01-28
公开号:CN119960403A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种异常指标的确定方法、装置、设备及存储介质,该确定方法包括:基于深度学习模型对目标参数数据进行评估,得到第一评估结果;其中,目标参数数据为目标设备的多种参数数据中的任一种参数数据;基于统计模型对所述目标参数数据进行评估,得到第二评估结果;基于特征提取模型对目标参数数据进行评估,得到第三评估结果;根据预设权重对第一评估结果、第二评估结果和第三评估结果进行融合,得到目标评估结果;若目标评估结果超出目标置信区间,则确定所述目标参数数据对应的参数项为异常指标。应用本申请的技术方案,能够解决单一特征提取模型所提取到的数据特征代表性不足,对异常指标的监测结果并不准确问题。
技术关键词
特征提取模型
深度学习模型
参数
长短期记忆网络
时间卷积网络
数据采集频率
指标
监控界面
统计特征提取
可读存储介质
特征值
电子设备
控制器
模块
时序
计算机
程序
指令
存储器