[1] Deep and Confident Prediction for Time Series atUber: Lingxue Zhu, Nikolay Laptev [2] Time-series ExtremeEvent Forecasting withNeural Networks atUber: Nikolay Laptev, Jason Yosinski,Li Erran Li, Slawek Smyl via https://towardsdatascience.com/extreme-event-forecasting-with-lstm-autoencoders-...
This paper proposes a novel RUL prediction model named AA-LSTM. We use a Bi-LSTM-based autoencoder to extract degradation information contained in the time series data. Meanwhile, a generative adversarial network is used to assist the autoencoder in extracting abstract representation, and then a ...
如下图所示,我们训练LSTM Autoencoder作为我们模型的第一部分:自动特征提取,这对于大量捕获复杂的动态时间序列是很重要的。特征向量通过拼接后作为新的输入传到LSTM Forecaster模块中做预测(autoencoder模块输入的是多个时间序列,这里是拼接好的单一向量)。 我们的forecaster模块的工作流程十分好理解:我们有一个初始的窗口,...
[1] Deep and Confident Prediction for Time Series atUber: Lingxue Zhu, Nikolay Laptev [2] Time-series ExtremeEvent Forecasting with Neural Networks at Uber: Nikolay Laptev, Jason Yosinski,Li Erran Li, Slawek Smyl via https://towardsdatascience.com/extreme-event-forecasting-with-lstm-autoencoder...
return prediction, (hidden, cell) ## LSTM Auto Encoder class LSTMAutoEncoder(nn.Module): ...
x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 自动编码器类已经定义好,接下来创建一个它的实例。 model = RecurrentAutoencoder(seq_len, n_features, 128) model = model.to(device) ...
如下图所示,我们训练LSTM Autoencoder作为我们模型的第一部分:自动特征提取,这对于大量捕获复杂的动态时间序列是很重要的。特征向量通过拼接后作为新的输入传到LSTM Forecaster模块中做预测(autoencoder模块输入的是多个时间序列,这里是拼接好的单一向量)。 我们的forecaster模块的工作流程十分好理解:我们有一个初始的窗口,...
现场采集风冷冷水机组传感器数据，用于训练改进的LSTM。通过实验分析得出，不同传感器检测效率不同。将该文所提方法的检测结果与自动编码器（Autoencoder）、主元分析法（PCA）、标准的LSTM三种方法的检测结果进行比较，得出该文所提方法在冷水机组传感器偏差故障检测中检测效率明显优于其他三种方法；并且针对同一传感器相同...
从某种意义上说,自动编码器试图只学习数据中最重要的特征,这里使用几个 LSTM 层(即LSTM Autoencoder)来捕获数据的时间依赖性。接下来我们一起看看如何将时间序列数据提供给自动编码器。 为了将序列分类为正常或异常,需要设定一个阈值,并规定高于该阈值时,心跳是异常的。
A Deep Learning Framework for Univariate Time Series Prediction Using Convolutional LSTM Stacked Autoencoders This paper proposes a deep learning framework where wavelet transforms (WT), 2-dimensional Convolutional Neural Networks (CNNs) and Long Short-Term Memory ... A Essien,C Giannetti - IEEE ...