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一种针对季节性时序数据序列中异常点的识别方法及系统

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本发明提供了一种针对季节性时序数据序列中异常点的识别方法，包括以下步骤：所述数据处理模块提取数据的周期T₁、T₂、T₃、...、T_j，当前的时间n，以及数据采集频率i，根据所述周期(T₁、T₂、T₃、...、T_j)、当前时间n及数据采集频率i得出时序，并根据所述时序获取时序的相关测试数据，所述数据异常点检测模块根据模型异常点计算策略对所述时序相关的测试数据进行异常检测，该针对季节性时序数据序列中异常点的识别方法能够在时序中有效的发现其中的异常点，模型简单，容易代码实现、能准备分析运行的业务数据及相关数据的异常数据点，能快速准确识别异常点、及时、优化、准确地修正异常数据。

著录项

公开/公告号CN106933691B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-10

原文格式PDF
申请/专利权人深圳市彬讯科技有限公司;
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申请/专利号CN201710136288.9
发明设计人贾彪;王国彬;李克来;黄亮;
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申请日2017-03-09
分类号G06F11/07(20060101);
代理机构44325 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙);
代理人谭果林
地址 518000 广东省深圳市南山区高新区中区科研路9号比克科技大厦10楼1001-A
入库时间 2022-08-23 11:20:35

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