【摘 要】
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目前大多数KPI异常检测方法无法提取数据的有效特征，且未充分考虑KPI的时间相关性，检测不够准确。因此，针对KPI序列的异常检测问题，提出了一种基于变分自编码器（VAE）结合门控循环单元网络（GRU）的异常检测方法。对KPI序列进行预处理，使用滑动窗口将序列输入模型，通过变分自编码器捕获KPI序列的有效特征，并基于这些特征建立门控循环单元网络进行预测，再输入解码器进行序列的重构，在此基础上利用计算
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61772281，61931004，61702235）；
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目前大多数KPI异常检测方法无法提取数据的有效特征，且未充分考虑KPI的时间相关性，检测不够准确。因此，针对KPI序列的异常检测问题，提出了一种基于变分自编码器（VAE）结合门控循环单元网络（GRU）的异常检测方法。对KPI序列进行预处理，使用滑动窗口将序列输入模型，通过变分自编码器捕获KPI序列的有效特征，并基于这些特征建立门控循环单元网络进行预测，再输入解码器进行序列的重构，在此基础上利用计算得到的重构误差与给定阈值对比来判断异常。实验结果表明，与单独使用变分自编码器和门控循环单元网络进行异常检测相比，本模型在准确检测KPI异常点方面表现出较好的优势。
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