【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车联网，并且更具体地，涉及车联网中一种车辆数据检测方法、车辆数据检测装置、车辆和计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着物联网技术的发展和智能交通系统的成熟，使越来越多的车辆可以实现互联互通。车辆可以通过自身配置的多个传感器采集使用过程中的数据，并将采集到的数据通过通信设备实时上传至云端服务器，云端服务器可以对采集到的数据分析得到异常数据，而异常数据可能会导致车辆出现驾驶故障和能耗消耗过大等问题。因此，对车辆数据进行异常分析可以提前发现和预防车辆潜在的问题，对实现智慧城市和构建可持续的交通系统等具有重要意义。
2、目前，多变量时间序列异常检测由于可以通过构建以往时间序列变化的正常模式，以检测数据中不符合预期模式的时序片段，而被广泛应用于工业控制、医疗诊断和网络安全等领域。但是，目前在使用多变量时间序列异常检测分析车辆数据中的异常数据时，会存在异常数据误报较多的问题；因此，如何提高车辆数据中异常数据检测的准确性，降低异常数据的误报是当前亟需解决的问题。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种车辆数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的生成式对抗网络中还包括辨别器，所述根据所述预测数据序列与所述目标数据序列，确定所述目标数据序列是否为异常数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据序列与至少两个目标待测数据序列，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预先训练的生成式对抗网络中还包括长短期记忆网络层，所述通过对所述第二特征向量进行解码处理，生成预测数据序列，包括：
5.根据权利要求1至3中任...
【技术特征摘要】
1.一种车辆数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的生成式对抗网络中还包括辨别器，所述根据所述预测数据序列与所述目标数据序列，确定所述目标数据序列是否为异常数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据序列与至少两个目标待测数据序列，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预先训练的生成式对抗网络中还包括长短期记忆网络层，所述通过对所述第二特征向量进行解码处理，生成预测数据序列，包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预先训练的生成式对抗网络中还包括编码器和解码器，所述编...
【专利技术属性】
技术研发人员：张新会，何赛，王珏华，王庚，
申请(专利权)人：长城汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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