CN117725540B - 一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及异常发现的领域，提出了一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质，方法包括：将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回第一步；根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。本发明可以大大减少运营维护时所要面对的更新压力，有效地支持数据稳定安全地使用。

Description

一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉及异常发现的领域，尤其涉及一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质。

背景技术

在信号处理过程中，数据的分布情况往往需要被分析和处理。在现有技术中，通常使用固定的基带范围来评估和分类数据。

然而，这种固定基带范围的方法在处理具有广泛分布的数据时，可能会产生一些问题。例如，当数据分布超出基带范围时，可能会导致数据的误判或遗漏，在运营维护时造成不便。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质，通过计算动态基带和异常值检测，实现了对数据的准确处理，提高运维的工作效率。

基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质，具体包括如下步骤：

本发明提出了一种计算动态基带的方法，包括，

将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；

对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

在一些实施例中，方法还包括：

响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤。

在一些实施例中，所述待检测数据中包括可复现规律的时间段。

在一些实施例中，所述将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤包括：

获取待检测数据；

根据正态分布规律对待检测数据进行分组，将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据合并作为一组数据；

将每组数据中心点的值作为当前位的值。

在一些实施例中，所述对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值的步骤包括：

对当前位的值进行排序，得到包含大小关系的序列；

将序列中的预设个数的最高值和最低值作为所述异常值；

剔除异常值。

在一些实施例中，所述使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表的步骤包括：

将超出基带上线和下线的部分更改为第一平均值；

对更改后的所有数据重新计算平均值和标准差；

将平均值、标准差和当前位一一对应地录入列表中。

在一些实施例中，所述响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤包括：

根据业务需求持续输入新的待检测数据；

修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤，以得到符合业务需求的动态基带；

更新为符合业务需求的动态基带。

本发明提出了一种计算动态基带的系统，包括：

分组单元，配置为将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；

异常检测单元，配置为对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

更改单元，配置为使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

遍历单元，配置为响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

新增单元，配置为响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

本发明提出了一种计算机设备，包括：

至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时执行所述一种计算动态基带的方法的步骤。

本发明提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行所述一种计算动态基带的方法的步骤。

本发明至少具有以下有益技术效果：

本发明提出了一种计算动态基带的方法、系统、设备及介质，方法包括：将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。本发明通过提前规定基带的位置即预设时间粒度的当前位和宽度即预设的时间范围，只需要输入数据，自动计算并生成一条基带，并且即便原本数据中由部分异常数据，将这些数据剔除从而生成一个可靠的最终结果。在生成基带后也可以通过不断输入新的数据来进行基线的调整和优化。可以大大减少运营维护时所要面对的更新压力，有效地支持数据稳定安全地使用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。

图1为本发明提供的一种计算动态基带的方法流程图；

图2为本发明提供的一种计算动态基带的系统模块图；

图3为本发明提供的一种计算动态基带的方法的一实施例的流程图一；

图4为本发明提供的一种计算动态基带的方法的一实施例的流程图二；

图5为本发明提供的计算机设备的一实施例的结构示意图；

图6为本发明提供的计算机可读存储介质的一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

本发明提出了一种计算动态基带的方法，请参阅图1和图4，包括，

S1：将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；

S2：对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

S3：使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

S4：响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

S5：响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

比如预设时间范围设置为10天，预设时间粒度设置为一天所有的分钟共计1444分钟，将10天内每天的0:00对应的数据作为一组数据，对0:00的数据进行处理，将最后得到的0:00对应的平均值和标准差录入列表，判断0:00是否达到了1444分钟的末尾，响应于结果为否，将0:00改为0:01，重复计算，直到录入23:59的数据为止。

本发明的关键点在于通过一种动态计算基带的算法和异常值检测机制，实现了对数据的准确处理。保证数据的连续性，从数据的层面解放运维的生产力，提升运维效率，降低人为失误，提高运维管理的整体水平和效果，实现了灵活的弹性扩容能力。

基线：在测量工作中作为起始标准的线段。

平均数：表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。

标准差：离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根，用σ表示。标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量依据。

正态分布：正态分布是一种概率分布，在数学、物理和工程等领域都非常重要。正态分布由两个参数决定，一个是数学期望μ，另一个是标准差σ。正态分布的期望值μ决定了其位置，标准差σ决定了分布的幅度。正态分布的曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称，因此人们又经常称之为钟形曲线。在生产与科学实验中，很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。

在一些实施例中，请参阅图1和图4，所述方法还包括：

响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤。

当出现新增的数据时能够灵活地更新调整基带，从而使得基带更为准确，方便用于指导实际工作。

在一些实施例中，请参阅图1，所述待检测数据中包括可复现规律的时间段。

因为本程序所针对的是某项变量的测量值，所以在输入数据时也需要满足两个方面。其一，为了避免将不同数据混杂导致对基线计算产生影响，所选择的数据组应该能够复现某种规律的时间段。比如工作日/节假日以天为单位的数据，或以一周或者一个月为单位的数据，这样可以避免混用工作日和节假日数据，或者因为数据错位而引起的基线波动。

在一些实施例中，请参阅图1和图3，所述将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤包括：

获取待检测数据；

根据正态分布规律对待检测数据进行分组，将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据合并作为一组数据；

将每组数据中心点的值作为当前位的值。

首先确定数据的分布情况，即正态分布规律。因为任何由微小独立因素所影响的结果都可以认为具有正态分布，而生产与实验中很多变量的概率分布也可以用正态分布进行近似。所以从这个角度上看，以正态分布来界定一组基线中每一个点的位置与基带宽度是合理的。

根据数据的分布情况，可以确定一组数据中每个点的标准差和平均值。

在正态分布中，μ±δ可以覆盖68.27%的数据，而μ±2δ则近似为95%，μ±2.6δ则会得到约为99%的覆盖，

其中，本发明默认带宽计算采用的是μ±2δ的取值范围。通过计算每组数据对应位置（例如所有数据中9:00时的数值）的平均值和标准差，得到这组数据初始的基带范围。

在一些实施例中，请参阅图1和图4，所述对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值的步骤包括：

对当前位的值进行排序，得到包含大小关系的序列；

将序列中的预设个数的最高值和最低值作为所述异常值；

剔除异常值。

本发明进一步改进了算法，通过引入异常值检测机制，以实现对异常数据的处理。考虑到最终该基线所包含的数据约为95%左右，所以该程序采取了将最大与最小的5%数据进行去除的方法。如果该组数据中所包含的均为正常数据，则这对于计算并无太大影响。但若其中包含少量与正常值差距极大的异常数据，则这种处理可以有效减少异常数据对于最终计算的影响。

在一些实施例中，请参阅图1和图4，所述使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表的步骤包括：

将超出基带上线和下线的部分更改为第一平均值；

对更改后的所有数据重新计算平均值和标准差；

将平均值、标准差和当前位一一对应地录入列表中。

为了进一步提高精准度，在首次计算后被判定为在界限之外的数据都会被更改为平均值，这之后再进行一次不去除最大与最小值的平均数与标准差计算。这样的处理能够进一步缩小异常数据对基带数值可能带来的影响。

本发明所针对的处理方式是复数一维数据，从而在最后得出一条能够确定这一数据的基带。

在一些实施例中，请参阅图1，所述响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤包括：

根据业务需求持续输入新的待检测数据；

修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤，以得到符合业务需求的动态基带；

更新为符合业务需求的动态基带。

该程序的核损算法需要计算平均值和标准差两项数值，所以输入数据量的多少也会对最终的计算准确度产生一定的影响。例如输入数据为1~2项时该算法可能无法得出一个合适的基带（在仅输入一组数据时带宽为0），但随着输入的数据增多，最终的基带会逐渐变得更加准确。

通过接收新的数据，基带的平均数和标准差也会发生变化，从而实现动态调整基带范围，这可以使得基带通过不断的学习和更新范围能够适应新数据的分布情况。

本发明提出了一种计算动态基带的系统，请参阅图2，包括：

分组单元100，配置为将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值；

异常检测单元200，配置为对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

更改单元300，配置为使用所述第一平均值更改所述基带之外的值，重新计算平均值和标准差并录入列表，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

遍历单元400，配置为响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

新增单元500，配置为响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

相比起一般的固定基带算法，本发明的优势在两点。首先，本发明几乎不需要由工作人员提前规定基带的位置和宽度。只需要输入训练数据，这个程序就可以根据输入的数据自动计算并生成一条基带。并且即便原本数据中由部分异常数据，这个算法也能够将这些数据剔除从而生成一个可靠的最终结果。其次，本发明在生成基带后也可以通过不断输入新的数据来进行基线的调整和优化。这点可以大大减少运营维护时所要面对的更新压力。

基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，如图5所示，本发明的实施例还提供了一种计算机设备30，在该计算机设备30中包括处理器310以及存储器320，存储器320存储有可在处理器上运行的计算机程序321，处理器310执行程序时执行如上的方法的步骤。

基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，如图6所示，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质40，计算机可读存储介质40存储有被处理器执行时执行如上方法的计算机程序410。

本发明实施例还可以包括相应的计算机设备。计算机设备包括存储器、至少一个处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时执行上述任意一种方法。

其中，存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法。

存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据装置的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（ROM）或随机存储记忆体（RAM）等。上述计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。

本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能，但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。

以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。

应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围（包括权利要求）被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种计算动态基带的方法，其特征在于，包括，

获取待检测数据，根据正态分布规律对待检测数据进行分组，将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据合并作为一组数据，将每组数据中心点的值作为当前位的值；

对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

将超出基带上线和下线的部分更改为第一平均值，对更改后的所有数据重新计算平均值和标准差，将所述平均值、标准差和当前位一一对应地录入列表中，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

2.根据权利要求1所述的一种计算动态基带的方法，其特征在于，方法还包括：

响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤。

3.根据权利要求1所述的一种计算动态基带的方法，其特征在于，所述待检测数据中包括可复现规律的时间段。

4.根据权利要求1所述的一种计算动态基带的方法，其特征在于，所述对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值的步骤包括：

对当前位的值进行排序，得到包含大小关系的序列；

将序列中的预设个数的最高值和最低值作为所述异常值；

剔除所述异常值。

5.根据权利要求2所述的一种计算动态基带的方法，其特征在于，所述响应于出现新增的待检测数据，修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤包括：

根据业务需求持续输入新的待检测数据；

修改所述预设时间范围并返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤，以得到符合业务需求的动态基带；

更新为符合业务需求的动态基带。

6.一种计算动态基带的系统，其特征在于，包括：

分组单元，配置为获取待检测数据，根据正态分布规律对待检测数据进行分组，将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据合并作为一组数据，将每组数据中心点的值作为当前位的值；

异常检测单元，配置为对所述当前位的值进行异常值检测，并剔除异常值后得到正常值，计算所述正常值的第一平均值，根据所述第一平均值计算正常值的基带；

更改单元，配置为将超出基带上线和下线的部分更改为第一平均值，对更改后的所有数据重新计算平均值和标准差，将所述平均值、标准差和当前位一一对应地录入列表中，判断列表是否录入到预设时间粒度的最后一位；

遍历单元，配置为响应于未录入到预设时间粒度的最后一位，则将位数加一，返回将预设时间范围内每个预设时间粒度的当前位对应的数据作为一组数据并提取每组数据当前位的值的步骤；

新增单元，配置为响应于全部录入完成，根据列表中每一位对应的所述平均值和标准差计算得到对应位的基带。

7.一种计算机设备，包括：

至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时执行如权利要求1至5任一项所述一种计算动态基带的方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时执行如权利要求1至5任一项所述一种计算动态基带的方法的步骤。