一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法（物联网感知、时序数据挖掘、故障诊断、工业大数据、人工智能AI、电力设备）

本发明提供了一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法，包括：S1，获取待测试的多元时间序列；S2，结合基本概率分配方法和谷本测量获取相似度矩阵；S3，利用基于注意力机制的重构模型重构相似度矩阵；S4，比较相似度矩阵和重构矩阵得到相似误差矩阵，将相似误差矩阵中异常元素数量作为对应时刻的异常分数；S5，若异常分数达到第一阈值则该时刻异常，据异常元素分布确定异常属性。基于基本概率分配与谷本系数的相似度矩阵计算方法实现了多元时间序列属性之间的可解释关系，注意力机制的重构模型加强了处理长时间、高维度数据的能力，以更好地描述长期的时间依赖关系，提高异常诊断的能力，能检出异常时刻和异常属性。

《一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法（物联网感知、时序数据挖掘、故障诊断、工业大数据、人工智能AI、电力设备）》是一发明专利，专利号为 2023102082185，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为范琪琳;徐铭泽;熊志英;卢宇航;雷祥;李秀华;熊庆宇;文俊浩，申请日期为2023-03-06，公开（公告）日期为2026-04-21，国际专利分类号（IPC）为 G06F 11/07 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度学习、证据理论、信号检测、系统运维监控、异常识别、多指标监测、机器学习、工业质检、服务器运维、过程监控、工业传感器监测、设备故障诊断、服务器集群指标监控、化工流程监控、轨道交通传感检测、风电光伏机组监测、物联网网关数据告警、智能制造产线监控、液压 / 机电系统故障识别、智慧城市感知节点、储能电池监测、船舶动力监控、水务管网监测、云主机指标异常排查。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于相似度的多元时间序列异常检测与诊断方法，包括：S1，获取待测试的多元时间序列；S2，结合基本概率分配方法和谷本测量获取相似度矩阵；S3，利用基于注意力机制的重构模型重构相似度矩阵；S4，比较相似度矩阵和重构矩阵得到相似误差矩阵，将相似误差矩阵中异常元素数量作为对应时刻的异常分数；S5，若异常分数达到第一阈值则该时刻异常，据异常元素分布确定异常属性。基于基本概率分配与谷本系数的相似度矩阵计算方法实现了多元时间序列属性之间的可解释关系，注意力机制的重构模型加强了处理长时间、高维度数据的能力，以更好地描述长期的时间依赖关系，提高异常诊断的能力，能检出异常时刻和异常属性。

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