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本发明公开了一种多变量时间序列变化点检测方法,包括:将原始多元时间序列数据集中目标序列的数据信息输入时间序列预测模块,预测目标序列,并输出目标序列预测值及评估预测性能;将目标序列预测值、人工进行异常标记后的目标序列实际值输入变化点检测模块,计算每个点对应的异常分数;通过深度学习分类器进行分类并检测变化点,输出检测到的变化点位置集合;根据检测出的变化点位置和实际目标序列中变化点的标签,输出变化点检测结果并可视化,并评估检测性能,实现多变量时间序列变化点检测。本发明准确捕获目标序列与多个相关变量及历
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112926016 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 202110461187.5
(22)申请日 2021.04.27
(71)申请人 上海电力大学
地址
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