无监督异常检测之LSTM组成的AE 我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测...
方法:论文提出了一种基于长短期记忆自动编码器(LSTM-AE)的多元时间序列数据的异常检测算法。在实验室测试中,所提出的基于集成方法的LSTM自编码器异常检测模型在室内环境数据上达到了97.66%的准确率。 创新点: 提出了一种基于LSTM-AE的异常检测模型,该模型利用长短期记忆网络提取时间序列数据的特征,并通过重构误差来判...
在特征增强之后，生成的新特征将用于后续的异常检测。接下来，文章介绍了基于深度神经网络的自编码器框架，具体包括DCNN-AE和LSTM-AE。DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，...
方法:论文提出了一种基于长短期记忆自动编码器(LSTM-AE)的多元时间序列数据的异常检测算法。在实验室测试中,所提出的基于集成方法的LSTM自编码器异常检测模型在室内环境数据上达到了97.66%的准确率。 创新点: 提出了一种基于LSTM-AE的异常检测模型,该模型利用长短期记忆网络提取时间序列数据的特征,并通过重构误差来判...
方法:论文提出了一种基于LSTM和注意力机制的自编码器(LSTMA-AE)模型,结合机制约束,用于注水泵多维时间序列的异常检测。LSTMA-AE通过编码器提取时间特征,注意力层增强信息提取,解码器重建数据,从而提高异常检测的准确性并降低误报率。 创新点; 提出了一种结合LSTM和注意力机制的自编码器(LSTMA-AE)模型,用于注水泵...
2021基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法陈 磊a,b秦 凯a,b郝矿荣a,b(东华大学a.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;b.信息科学与技术学院,上海 201620)摘要 针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的...
基于 LSTM 重构环境特征的异常值检测 ① 周 雷1,苏 馨2,张 崎2* ,黄 一2 (1.海洋石油工程股份有限公司,天津,300451;2.大连理工大学船舶工程学院,辽宁 大连,116086)摘要 随着环境监测技术的发展,准确识别数据中的异常值成为一个重要挑战。本研究提出了一种结合长短时记 忆网络(LSTM)和随机森林模型的方法,...
基于CNN-LSTM-AE的工业时序数据异常检测软件是由杭州师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2025SR0308144,属于分类,想要查询更多关于基于CNN-LSTM-AE的工业时序数据异常检测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
在使用LSTM自编码器进行异常检测时,我们需要遵循以下步骤: 理解LSTM自编码器的基本原理和结构: LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够有效处理时间序列数据中的长距离依赖问题。 自编码器是一种无监督学习算法,其目标是学习一个输入数据的压缩表示(编码),然后能够从这个表示中重构出原始输入数据...
Malhotra, P., Vig, L., Shrof, G., Agarwal, P., 2015. Long short term memory networks for anomaly detection in time series提出了一种堆叠LSTM结构,用于检测时间序列数据中的异常。与鲁棒或去噪的LSTM AE相比,没有使用降维特征作为输入。该检测是通过基于方差分析来评估预测输出的偏差来实现的 ...