一種基于離散時間段的測運控數據異常檢測方法摘要：隨著物聯網技術的普及和數據收集能力不斷提升，測運控數據成為重要的判別物理系統運行狀態的源數據，然而由于設備以及環境因素的影響，測運控數據存在數據異常的情況。數據異常不僅會嚴重影響模型的訓練結果，也會影響相關業務系統的準確性和穩定性。本文提出了一種基于離散時間段的測運控數據異常檢測方法，該方法采用離散化的時間序列數據并使用深度學習模型進行異常檢測。實驗結果表明，該方法能夠有效地檢測出測運控數據中的異常值，提高數據處理的可靠性和精度。關鍵詞：離散時間序列；深度學習；異常檢測。引言：在物理系統的運行中，測運控數據是判斷物理系統狀態的重要依據。測運控數據是通過傳感器、控制器等設備進行采集的，它可以輸入到業務系統中，通過各種算法進行處理和分析，最終得到需要的監測結果。然而，由于設備和環境等因素的影響，測運控數據存在異常值的情況。異常值會給業務系統的分析和決策帶來錯誤的結果，嚴重影響業務系統的效率和質量。因此，測運控數據的異常檢測具有重要的研究價值和實際意義。現有的測運控數據異常檢測方法大多是基于統計學方法，如箱線圖、標準差等。這些方法通常是將數據劃分為一些區間，并且基于數據的分布特征給出異常值的判斷，但是，這些方法在應對復雜的時間序列數據時效果不佳。同時，由于數據異常的原因不同，導致不同異常值在時間上的分布可能非常復雜，因此需要新的方法來解決這個問題。本文提出了一種基于離散時間段的方法來檢測測運控數據的異常值。這種方法采用離散化的時間序列數據，將其轉換為離散化數據，并結合深度學習模型進行異常檢測。本方法的主要貢獻是，將深度學習方法與離散化數據相結合，以提高對測運控數據中復雜異常的檢測精度。方法：本文提出的方法是基于離散化時間序列數據的異常檢測方法。該方法包括以下步驟：（1）數據獲取和預處理第一步是獲取測運控數據，并進行預處理。包括數據清洗、去噪等。在數據清洗過程中，可以使用一些方法，例如平滑和差分等，以剔除離群值和異常值。（2）數據離散化采用離散化的方法將連續的時間序列數據轉換為離散化數據。離散化過程可以根據業務需求和實際情況進行調整。例如，可以將一個小時作為一個離散的時間段，并使用均值或中位數等方法將每個時間段中的測量數據聚合成一個數據點。（3）深度學習模型在進行異常檢測之前，需要使用深度學習模型進行訓練，來學習數據的特征并形成異常值的判別規則。常用的深度學習模型有神經網絡、卷積神經網絡等。（4）異常檢測在進行異常檢測時，將待檢測的數據集輸入到訓練好的模型中進行檢測，并且根據模型輸出的結果進行異常值的標記。實驗：本文在一大型電力系統的機組數據集上進行了實驗。該數據集包括實時的機組測量數據，包括溫度、壓力、電流、電壓等指標。該數據集的容量大約為1GB，包括數百萬的數據點。在實驗中，我們將數據分成兩部分，一部分用于訓練模型，另一部分用于測試模型的預測準確性。我們將訓練數據集和測試數據集分別減少到原來的10％和20％，以加快訓練和測試的速度，并增加性能和結果的可讀性。實驗結果表明，我們所提出的方法可以有效地檢測出測運控數據中的異常值，準確率高，魯棒性強。同時，該方法還可以有效地處理復雜的時間序列數據，并能夠適應各種異常情況的出現。結論：本文提出了一種基于離散化時間序列數據的異常檢測方法，該方法將深度學習模型與離散化數據相結合，提高了對測運控