【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及实时预警的，更具体地说，涉及一种基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法及系统。
技术介绍
1、在现代互联网应用中，随着大数据、物联网等技术的快速发展，越来越多的实时数据需要被实时监测和分析，以便及时识别潜在的异常情况并采取相应措施。然而，数据异常检测不及时可能导致严重的后果，包括系统故障、安全漏洞、服务不稳定等问题。lof(局部异常因子)算法和prophet(时间序列预测)模型是两种常用且有效的数据分析方法。
2、局部异常因子算法是一种用于离群点检测的算法，其基本原理是通过计算数据点与其邻域内其他数据点之间的密度比较，判断数据点的异常程度。lof算法可以在时间序列数据中有效地识别具有异常行为的数据点，对于实时预警系统中的异常检测具有重要意义。prophet模型是一种专门为时间序列预测设计的模型，可以自动学习和捕捉趋势、季节性模式等时间序列数据中的规律性。prophet模型能够对未来时间进行预测，并提供置信区间等相关信息，对实时预警系统中的异常预测具有重要作用。
3、基于局部异常因子算法和prophet模型实现实时预警的方法和系统将结合这两种方法的优势，以实现对时间序列数据流的实时异常检测和预测。通过实时计算数据点的局部异常因子，可以及时识别出可能的异常点。同时，使用prophet模型对未来时间进行实时预测，可进一步提供异常情况的预警信息。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，包括：
3、步骤s101，数据采集，对数据源进行采集监控；
4、步骤s102，对数据进行处理并进行相关特征处理；
5、步骤s103，设置lof判定阈值，计算lof，得到异常点；
6、步骤s104，进入异常点判定和prophet模型训练，当判断异常点达到判定阈值时，将异常点与prophet模型训练结果对照，并进入步骤s105，当判断异常点未达到判定阈值时，不做反馈；
7、步骤s105，进入异常预警监测模式，设定预警阈值，进行预警阈值判定，将lof计算结果与prophet模型训练结果对照结果，当结果达到所设预警阈值时，进入s106，当结果判断未达到所设预警阈值，不做反馈；
8、步骤s106，推送预警通知。
9、在一个实施例中，步骤s102中，所述数据处理包括清洗数据、缺失值和异常值处理；
10、所述相关特征处理包括对时间、数值和趋势的提取，以进行lof计算和prophet模型预测。
11、在一个实施例中，步骤s103中，lof计算公式包括z-score计算公式、robust z-score计算公式。
12、在一个实施例中，步骤s103中，计算时先确定数据集中的特征向量或数据点，选择适当的邻域大小，通过计算每个数据点到邻域内其他数据点的平均距离来确定其局部密度，并计算相对可达距离以得到lof。
13、在一个实施例中，步骤s104中，将计算得到的lof与预先设定的阈值进行比较，超过阈值的数据点被标记为异常点。
14、在一个实施例中，步骤s104中，所述prophet模型训练包括历史数据分析、模型参数设置和动态更新模型，以确保模型预测的准确性和适应性。
15、在一个实施例中，步骤s105，将异常点和prophet模型训练的预测结果与预设的预警阈值进行比较，如果异常点标记和预测结果同时超过预警阈值，系统会触发相应的预警通知，以便及时采取措施。
16、在一个实施例中，步骤s106，预警通知方式包括短信、邮件和推送消息中的一个或多个，以将预警信息及时通知给相关人员。
17、一种基于lof算法和prophet模型的实时预警系统，用于实现基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，包括：
18、监控数据源模块，所述监控数据源模块监控多个数据源；
19、数据处理模块，所述数据处理模块与所述监控数据源模块连接，用于对数据进行实时处理和预处理；
20、lof计算模块，与所述数据处理模块连接，将处理后的数据进行lof计算，以得出异常点；
21、prophet模型训练模块，所述prophet模型训练模块与所述数据处理模块连接，用于预测数据趋势，得到预测结果；
22、其中，将lof算法模块得到的异常点和prophet模型的预测结果结合与预设的预警条件进行比较，以判断系统是否需要预警通知。
23、在一个实施例中，所述数据源包括第一数据源、第二数据源、第三数据源和第四数据源；
24、所述数据处理模块包括数据清洗单元、数据转化单元和数据聚合单元；
25、所述prophet模型训练模块包括数据采集单元、数据训练单元和异常预测单元。
26、本专利技术具有如下有益效果：
27、1、实时检测异常：局部异常因子算法用于实时检测数据中的异常点，帮助系统快速捕捉到可能存在的问题或异常情况。通过对异常因子的计算和分析，可以准确地识别出与正常模式明显不同的数据点。
28、2、基于历史数据的预测：prophet模型预测是基于历史数据的趋势、季节性和特殊事件等因素，进行实时预测。它能够利用时间序列模式，提供对未来数据点的可靠预测，帮助预警系统及时做出响应。
29、3、提高实时预警准确性：通过结合局部异常因子算法和prophet模型，可以综合考虑实时异常检测和趋势预测的结果，提高实时预警的准确性。异常因子算法的敏感性和prophet模型的预测能力相结合，能够更好地捕捉到潜在的异常情况，并及时进行预警。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，所述基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S102中，所述数据处理包括清洗数据、缺失值和异常值处理；
3.根据权利要求1所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S103中，LOF计算公式包括Z-score计算公式、Robust Z-score计算公式。
4.根据权利要求3所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S103中，计算时先确定数据集中的特征向量或数据点，选择适当的邻域大小，通过计算每个数据点到邻域内其他数据点的平均距离来确定其局部密度，并计算相对可达距离以得到LOF。
5.根据权利要求4所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S104中，将计算得到的LOF与预先设定的阈值进行比较，超过阈值的数据点被标记为异常
6.根据权利要求5所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S104中，所述Prophet模型训练包括历史数据分析、模型参数设置和动态更新模型，以确保模型预测的准确性和适应性。
7.根据权利要求6所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S105，将异常点和Prophet模型训练的预测结果与预设的预警阈值进行比较，如果异常点标记和预测结果同时超过预警阈值，系统会触发相应的预警通知，以便及时采取措施。
8.根据权利要求1所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤S106，预警通知方式包括短信、邮件和推送消息中的一个或多个，以将预警信息及时通知给相关人员。
9.一种基于LOF算法和Prophet模型的实时预警系统，用于实现权利要求1-8任一项所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，包括：
10.根据权利要求9所述的基于LOF算法和Prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，所述数据源包括第一数据源、第二数据源、第三数据源和第四数据源；
...【技术特征摘要】
1.一种基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，所述基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤s102中，所述数据处理包括清洗数据、缺失值和异常值处理；
3.根据权利要求1所述的基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤s103中，lof计算公式包括z-score计算公式、robust z-score计算公式。
4.根据权利要求3所述的基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤s103中，计算时先确定数据集中的特征向量或数据点，选择适当的邻域大小，通过计算每个数据点到邻域内其他数据点的平均距离来确定其局部密度，并计算相对可达距离以得到lof。
5.根据权利要求4所述的基于lof算法和prophet模型的数据异常实时预警方法，其特征在于，步骤s104中，将计算得到的lof与预先设定的阈值进行比较，超过阈值的数据点被标记为异常点。
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：李帅，王刚，丘凌，曹航瑞，王远峰，
申请(专利权)人：天翼数字生活科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。