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REAL-TIME TIME SERIES PREDICTION FOR ANOMALY DETECTION

机译:异常检测的实时时间序列预测

摘要

A method for operating a real-time time series prediction model includes obtaining a first sequence corresponding to a target time series; obtaining a second sequence corresponding to a peer time series of the target time series; determining whether a predetermined number of time steps have elapsed since a last retraining of the real-time time series prediction model; and if the predetermined number of time steps have elapsed since the last retraining of the time series prediction model, retraining the real-time time series prediction model using a first portion of the first and second sequences; and applying a remaining portion of the first and second sequences to the real-time time series prediction model to predict a next value of the target time series.
机译:用于操作实时序列预测模型的方法包括获得对应于目标时间序列的第一序列; 获得对应于目标时间序列的对等时间序列的第二序列; 确定自实时序列预测模型的最后再培训以来已经过了预定的时间步骤; 并且如果自时间序列预测模型的最后再次再检测以来已经经过预定的时间次数,则使用第一和第二序列的第一部分再次再检测实时时间序列预测模型; 并将第一和第二序列的剩余部分应用于实时时间序列预测模型,以预测目标时间序列的下一个值。

著录项

  • 公开/公告号EP3916667A4

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FORTIA FINANCIAL SOLUTIONS;

    申请/专利号EP20200305566

  • 发明设计人 FERRADANS SIRA;KCHOUK MOHAMED MEHDI;

    申请日2020-05-29

  • 分类号G06Q40/04;G06F17/18;G06Q40/06;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2022-08-24 22:14:12

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