面向智能运维的KPI异常检测模型研究OA北大核心CSTPCD
Research on KPI anomaly detection model for intelligent operation and maintenance
目前大多数KPI异常检测方法无法提取数据的有效特征,且未充分考虑KPI的时间相关性,检测不够准确.因此,针对KPI序列的异常检测问题,提出了一种基于变分自编码器(VAE)结合门控循环单元网络(GRU)的异常检测方法.对KPI序列进行预处理,使用滑动窗口将序列输入模型,通过变分自编码器捕获KPI序列的有效特征,并基于这些特征建立门控循环单元网络进行预测,再输入解码器重构序列,在此基础上利用计算得到的重构误差与给定阈值对比来判断异常.实验结果表明,与…查看全部>>
陈倩;戴跃伟;刘光杰
南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044
计算机与自动化
KPI异常检测变分自编码器门控循环单元
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 2022 (6)
高级持续性威胁网络侧检测理论与方法研究
181-188,8
国家自然科学基金项目(61772281,61931004,61702235)
评论