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龙图腾网获悉南昌君胜设计有限公司申请的专利一种多时间序列的监测数据异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119557800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411592661.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种多时间序列的监测数据异常检测方法及系统是由陈金发设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多时间序列的监测数据异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，更具体的说，它涉及一种多时间序列的监测数据异常检测方法及系统。一种多时间序列的监测数据异常检测系统，包括：监测数据集获取模块、监测数据值变化段划分模块、信任数据集建立模块、监测数据匹配模型建立模块和异常值检测模块。本发明通过布设多个传感器，并将多时间序列的不同监测数据集中变化趋势一致的监测数据视为正常数据，并且基于这些片段的正常数据来建立匹配模型识别监测数据集中的异常值，能够更加准确的结合多时间序列数据的特点，并且识别准确率高。

本发明授权一种多时间序列的监测数据异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多时间序列的监测数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取监测数据集Xi，用于指代部设在同一区域的相同传感器获取的数据，其中i指监测数据集的个数，i∈{1，2，3······I}，I指监测数据集的最大个数；监测数据集Xi={xi，1，xi，2，xi，3···xi，j···xi，J}，其中xi，j为监测数据集Xi中第j个监测数据，j∈{1，2，3······J}，J为监测数据集Xi中监测数据的总个数，且xi，j=tj，Vi，j，其中tj为监测数据xi，j对应的时间点，Vi，j为监测数据xi，j对应的监测数据值； 逐个选择监测数据集Xi，针对每个监测数据集Xi执行如下操作：遍历选择的监测数据集Xi中的监测数据xi，j，并且根据监测数据xi，j中的极值点和时间点tj将监测数据集Xi划分为监测数据值变化段； 根据两两监测数据集Xi之间的监测数据值变化段确定监测数据集Xi对应的信任数据集； 逐个选择信任数据集Qi，并以信任数据集Qi作为训练集训练监测数据匹配模型； 通过监测数据匹配模型依次对监测数据集Xi内的监测数据进行异常值检测； 根据监测数据xi，j中的极值点和时间点tj将监测数据集划分为监测数据值变化段，具体包括如下步骤：遍历监测数据集Xi中监测数据xi，j对应的监测数据值Vi，j，并且根据监测数据值Vi，j获取极值点xi，k，其中k∈{1，2，3······J}，极值点指均大于相邻的监测数据值或者均小于相邻的监测数据值对应的监测数据，将所有的极值点对应的时间点tk按照从小到大的顺序依次排列，每相邻的时间点tk之间构成监测数据值变化段Tg，g用于记录监测数据值变化段的个数，g∈{1，2，3······G}，G为监测数据集Xi对应的监测数据值变化段的总个数；监测数据值变化段Tg的形式为tmin，tmax，其中tmin为监测数据值变化段Tg中最小的时间点，tmax为监测数据值变化段Tg中最大的时间点； 根据两两监测数据集Xi之间的监测数据值变化段确定监测数据集Xi对应的信任数据集，具体包括如下步骤： S1：令r=1，r用于作为编号选择监测数据集； S2：选择监测数据集Xr； S3：令u=1，u用于作为编号选择监测数据值变化段； S4：选择监测数据集Xr中的第u个监测数据值变化段Tu，将监测数据值变化段Tu与其余监测数据集中所有的监测数据值变化段进行匹配，计算匹配成功的次数y； S5：判断“y≥Y”是否成立，其中Y为置信度阈值，若是“y≥Y”成立，将此监测数据值变化段Tu存入监测数据值变化段暂存集合，进入S6；若是“y≥Y”不成立，直接进入S6； S6：判断“u＜G”是否成立，若是“u＜G”成立，将u+1赋值给u，回到S4；若是“u＜G”不成立，进入S7； S7：从监测数据值变化段暂存集合中逐个选择监测数据值变化段，并将选择的监测数据值变化段内时间点对应的所有监测数据存入信任数据集Qr； S8：判断“r＜I”是否成立，若是“r＜I”成立，将r+1赋值给r，回到S2；若是“r＜I”不成立，进入S9； S9：输出全部信任数据集Qi。

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