基于集成学习技术面向混合云场景的时序数据异常预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202011045816.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112131212A | 公开（公告）日 | 2020-12-25 |
| 申请公布号 | CN112131212A | 申请公布日 | 2020-12-25 |
| 分类号 | G06F16/215(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘浩;刘胜军;倪志伟;周芳;陈千;朱旭辉;倪丽萍 | 申请（专利权）人 | 合肥城市云数据中心股份有限公司 |
| 代理机构 | 合肥国和专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 合肥城市云数据中心股份有限公司;合肥工业大学 |
| 地址 | 230031安徽省合肥市高新区玉兰大道767号机电产业园西二路科大国祯大厦4楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于集成学习技术的面向混合云时序数据的异常检测方法，涉及数据处理及异常检测技术领域。本发明包括以下步骤：历史数据的获取预处理；时序数据异常检测模型建立；三个基础预测模型的联合训练；时序数据异常的预测。本发明通过对日志时序数据的分析处理，基于STL、ARIMA、LSTM的集成学习框架，建立统一集成的应对混合云复杂场景下的异常检测模型，及时进行异常检测及业务指标的预测，提前发现可能的异常变化并进行故障应急处理，降低业务故障风险的概率。 |
