多元时序数据异常检测方法及系统

本发明提供一种多元时序数据异常检测方法及系统，属于时序数据处理技术领域，获取待检测的多元时序数据；利用预先训练好的检测模型对获取的待检测的多元时序数据进行处理，得到异常检测结果；其中，所述检测模型包括数据预处理单元、特征增强单元、时序建模单元、专家融合单元、预测‑重构单元以及异常评分输出单元。本发明通过引入FFT频域分析和混合专家机制，实现了对多元时序中多尺度特征的精细捕获与自适应融合；借助双层图注意力与联合优化架构，既提升了异常检测的精度和鲁棒性，又增强了模型的可解释性；同时兼顾实时性与大规模部署需求，降低了人工阈值调参成本。