一種基于離散時(shí)間段的測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)異常檢測(cè)方法

一種基于離散時(shí)間段的測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)異常檢測(cè)方法摘要：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和數(shù)據(jù)收集能力不斷提升，測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)成為重要的判別物理系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的源數(shù)據(jù)，然而由于設(shè)備以及環(huán)境因素的影響，測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)異常的情況。數(shù)據(jù)異常不僅會(huì)嚴(yán)重影響模型的訓(xùn)練結(jié)果，也會(huì)影響相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。本文提出了一種基于離散時(shí)間段的測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，該方法采用離散化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)并使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行異常檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地檢測(cè)出測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)中的異常值，提高數(shù)據(jù)處理的可靠性和精度。關(guān)鍵詞：離散時(shí)間序列；深度學(xué)習(xí)；異常檢測(cè)。引言：在物理系統(tǒng)的運(yùn)行中，測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)是判斷物理系統(tǒng)狀態(tài)的重要依據(jù)。測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)是通過(guò)傳感器、控制器等設(shè)備進(jìn)行采集的，它可以輸入到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，通過(guò)各種算法進(jìn)行處理和分析，最終得到需要的監(jiān)測(cè)結(jié)果。然而，由于設(shè)備和環(huán)境等因素的影響，測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)存在異常值的情況。異常值會(huì)給業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分析和決策帶來(lái)錯(cuò)誤的結(jié)果，嚴(yán)重影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的效率和質(zhì)量。因此，測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)的異常檢測(cè)具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)際意義。現(xiàn)有的測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)異常檢測(cè)方法大多是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如箱線圖、標(biāo)準(zhǔn)差等。這些方法通常是將數(shù)據(jù)劃分為一些區(qū)間，并且基于數(shù)據(jù)的分布特征給出異常值的判斷，但是，這些方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)效果不佳。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)異常的原因不同，導(dǎo)致不同異常值在時(shí)間上的分布可能非常復(fù)雜，因此需要新的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。本文提出了一種基于離散時(shí)間段的方法來(lái)檢測(cè)測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)的異常值。這種方法采用離散化的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為離散化數(shù)據(jù)，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行異常檢測(cè)。本方法的主要貢獻(xiàn)是，將深度學(xué)習(xí)方法與離散化數(shù)據(jù)相結(jié)合，以提高對(duì)測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)中復(fù)雜異常的檢測(cè)精度。方法：本文提出的方法是基于離散化時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)方法。該方法包括以下步驟：（1）數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理第一步是獲取測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理。包括數(shù)據(jù)清洗、去噪等。在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，可以使用一些方法，例如平滑和差分等，以剔除離群值和異常值。（2）數(shù)據(jù)離散化采用離散化的方法將連續(xù)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散化數(shù)據(jù)。離散化過(guò)程可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。例如，可以將一個(gè)小時(shí)作為一個(gè)離散的時(shí)間段，并使用均值或中位數(shù)等方法將每個(gè)時(shí)間段中的測(cè)量數(shù)據(jù)聚合成一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。（3）深度學(xué)習(xí)模型在進(jìn)行異常檢測(cè)之前，需要使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征并形成異常值的判別規(guī)則。常用的深度學(xué)習(xí)模型有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。（4）異常檢測(cè)在進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，將待檢測(cè)的數(shù)據(jù)集輸入到訓(xùn)練好的模型中進(jìn)行檢測(cè)，并且根據(jù)模型輸出的結(jié)果進(jìn)行異常值的標(biāo)記。實(shí)驗(yàn)：本文在一大型電力系統(tǒng)的機(jī)組數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)集包括實(shí)時(shí)的機(jī)組測(cè)量數(shù)據(jù)，包括溫度、壓力、電流、電壓等指標(biāo)。該數(shù)據(jù)集的容量大約為1GB，包括數(shù)百萬(wàn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。在實(shí)驗(yàn)中，我們將數(shù)據(jù)分成兩部分，一部分用于訓(xùn)練模型，另一部分用于測(cè)試模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。我們將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集分別減少到原來(lái)的10％和20％，以加快訓(xùn)練和測(cè)試的速度，并增加性能和結(jié)果的可讀性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們所提出的方法可以有效地檢測(cè)出測(cè)運(yùn)控?cái)?shù)據(jù)中的異常值，準(zhǔn)確率高，魯棒性強(qiáng)。同時(shí)，該方法還可以有效地處理復(fù)雜的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并能夠適應(yīng)各種異常情況的出現(xiàn)。結(jié)論：本文提出了一種基于離散化時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)方法，該方法將深度學(xué)習(xí)模型與離散化數(shù)據(jù)相結(jié)合，提高了對(duì)測(cè)運(yùn)控