一种基于深度学习的物联网数据智能分析方法

本发明公开了一种基于深度学习的物联网数据智能分析方法，涉及数据分析技术领域，包括，采集原始数据，并进行时间对齐与窗口化切片，生成窗口化数据流；对窗口化数据流进行噪声处理、缺失补全与多模态特征构造，生成窗口特征向量；采用可微因果发现方法，对窗口特征向量进行因果结构学习，生成时空因果先验图；将窗口特征向量与时空因果先验图开展自监督深度训练，生成时空表征向量，并进行条件重构，生成表征重构误差；根据表征重构误差，计算多维异常评分，并进行稀疏因果回溯，生成分析报告。本发明提升了特征表示精度，实现了多维异常检测的准确性与可解释性。