工控时序数据异常检测方法

本申请涉及工控安全技术领域及计算机技术领域，公开了一种工控时序数据异常检测方法，包括：将新型自编码器、生成式对抗网络和自监督对比学习网络有效整合，新型自编码器通过融合长短期特征分析技术，利用改进的长短期记忆网络建模长期依赖，并结合时序卷积网络的因果卷积和扩张卷积提取短期特征，最后一层采用自注意力机制以精准定位时间序列中的关键特征。还引入了生成式对抗网络和自监督对比学习网络的动态双优化策略，来优化新型自编码器的参数，能够有效识别多种类型的污染数据，生成式对抗网络能够进一步学习时间序列特征并生成多样化的异常序列，显著提升了检测精度，从而不仅提高了异常检测的准确性，还增强了对复杂工控环境的适应性。