【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据异常检测领域，更具体地，涉及一种雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法及系统。
技术介绍
1、晾制是雪茄烟产品特性、内外观质量形成和固化的关键阶段，在很大程度上决定了烟叶的质量、工业可用性、烟叶香味质量及内在化学成分协调性。目前烟叶晾制工艺标准较为模糊，大体上分为变黄期、变棕期、干叶期、干筋期四个晾制阶段。通常需要通过长期监测晾房温度、相对湿度数据，监控烟叶重量数据来控制烟叶品质，因此对于雪茄烟晾房环境监测数据质量有一定的要求。
2、然而雪茄烟晾房监测数据经常存在大量的缺损和异常情况，这通常是环境和设备等情况导致的。监测设备如摄像头、传感器常出现线路传输问题，工作人员洒水、开关窗户等行为以及环境气候改变都会导致监测数据异常。这些异常数据如果直接流入后续流程会极大的影响烟叶的品质以及后续的数据分析。所以针对雪茄烟晾房监测数据的异常检测有迫切的需求。
3、雪茄烟晾房中每年会产出多个批次的烟叶，伴随着产生多个批次的监测数据，这些监测数据横向相差较大，只有类似的趋势。针对目前雪茄烟晾房监测数据的异常判断方法...
【技术保护点】
1.一种雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，步骤S2，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，确定最佳残差阈值的方法为：
4.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，步骤S1，确定参数d时，采用ADF检测时间序列是否平稳，若平稳，则直接取参数d为0；否则，对时间序列进行不断差分，直至其平稳，以差分的次数作为参数d的值。
5.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时...
【技术特征摘要】
1.一种雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，步骤s2，包括如下步骤：
3.如权利要求2所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，确定最佳残差阈值的方法为：
4.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，步骤s1，确定参数d时，采用adf检测时间序列是否平稳，若平稳，则直接取参数d为0；否则，对时间序列进行不断差分，直至其平稳，以差分的次数作为参数d的值。
5.如权利要求1所述的雪茄烟晾制时间序列数据异常检测方法，其特征在于，雪茄烟晾制过程中的时序数据为雪茄烟晾制过程中的雪茄烟重量时序数据、雪茄烟失水量时序数据、晾制环境温度时序数据或晾制环境湿度时序数据。
6.如...
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