一种物联网异常数据的自适应检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种物联网异常数据的自适应检测方法及系统，方法包括：获取原始监测数据，清除无效数据后排序得到监测数据值序列；逐次计算后一监测数据值与前一监测数据值之差得到梯度差序列，计算梯度差在所有梯度差之和中的占比得到梯度差占比序列；逐次计算梯度差的梯度方差及其在所有梯度方差之和中的占比得到梯度方差占比序列；将监测数据值序列从第一项开始与梯度方差占比序列逐项相乘得到起点对齐分界点阈值序列；将监测数据值序列从第二项开始与梯度方差占比序列逐项相乘得到终点对齐分界点阈值序列；计算起点、终点对齐分界点阈值序列之和的平均数，得到异常分界点阈值；通过比较异常分界点阈值与监测数据值得到异常数据序列。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物联网设备监测，尤其涉及一种物联网异常数据的自适应检测方法及系统。

技术介绍

1、近年来，物联网（iot）技术的快速发展促使大量传感器和智能设备广泛应用于各个行业和领域。这些设备通常通过物联网平台进行数据采集，并生成海量的监测数据。这些监测数据中既包含正常数据，也可能包含异常数据。异常数据通常预示着设备故障或监测指标出现问题，若不及时发现并处理，可能导致设备损坏或重大安全隐患。因此，异常数据的检测与分析成为物联网平台中极为重要的任务。

2、当前，物联网平台中常用的异常数据检测方法主要依赖于预设的固定阈值。这种方法需要根据不同设备的监测数据特点，分别设置不同的阈值，以适应大数值和小数值的监测数据。然而，由于物联网平台接入的设备种类繁多、数据规模庞大，阈值的设置过程往往非常繁琐，且这些固定阈值方法在应对复杂多变的数据环境时，检测准确性不够理想。此外，传统方法还存在普适性差的问题，即对于不同数据类型或数据分布的异常检测效果差异较大。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本专利技术旨在提供一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于：所述无效数据包括空数据、重复数据、超界数据和指定时间段数据。

3.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤S3计算梯度方差之前还包括步骤：

4.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤S6包括：

5.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤S6包括：

6.一种物联网异常数据的自适应检测系统，其特征在于，包括：...

【技术特征摘要】

1.一种物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于：所述无效数据包括空数据、重复数据、超界数据和指定时间段数据。

3.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤s3计算梯度方差之前还包括步骤：

4.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤s6包括：

5.如权利要求1所述的物联网异常数据的自适应检测方法，其特征在于，所述步骤s6包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：胡洪祥，黄彦杰，李儒兵，叶培，唐柯，宋学超，缪超，童话，萧阳，曹杨，
申请(专利权)人：成都同飞科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：