基于深度学习的时序数据异常检测算法研究

现代化信息技术不断的优化和提高,物联网和互联网及5G网络的普及应用,要对客观存在的海量大数据进行处理,深度学习时序数据发挥了不可替代的作用。海量数据中有一种数据被称为时序数据,它是一种结构化的形式性数据。要将各类时序数据的异常检测是当今网络所需要研究的重要课题,目的是从海量的数据中实现异常数据的有效识别,让操作人员对监控各类部件的健康情况及时的监控和管理。从深度学习其强大的学习能力角度出发,对时序数据的多特征、各类不平衡的数据类别深入研究和分析。