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面向智能运维的KPI异常检测模型研究

Research on KPI anomaly detection model for intelligent operation and maintenance

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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,与单独使用变分自编码器和门控循环单元网络进行异常检测相比,本模型在准确检测KPI异常点方面表现出较好的优势.

陈倩、戴跃伟、刘光杰

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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044

KPI异常检测 变分自编码器 门控循环单元

国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金

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2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.06.022

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(6)
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