方法:论文提出了一种用于时间序列异常检测的VAE-LSTM混合模型。该模型结合了变分自编码器模块来提取短时间窗口内的局部特征,以及LSTM模块来估计时间序列中长期的相关性。 创新点: 提出了一种结合VAE和LSTM的混合模型,用于时间序列的无监督异常检测。 VAE模块用于提取短时间窗口内的局部特征,LSTM模块用于建模长期依赖关系,从而检测跨越多个
按需维保的核心技术是异常状态检测,为了有效解决电梯状态的时序数据异常检测问题,提出了 LSTM ( Long Short-Term Memory Networks ,长短期记忆网络) 与 VAE( Variational Auto-Encoder,变分自编码器) 结合的模型 LSTM-VAE。 基于电梯门机开合与垂梯升降的加速度时序数据,使用长短期记忆网络对加速度数据进行编码并提取...
常见的异常检测方法为密度估计的技术,首先为样本x找到一个高概率事件和在数据集中不太可能遇到(概率小)的值。 正态分布(高斯) 异常检测算法:
2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让...
结果:•使用2021年1月的船舶AIS数据进行实验。•模型在准确率、精确率、召回率上相较于LOF、DBSCAN、VAE、LSTM等经典模型有明显提升。•F1分数相较于VAE-LSTM模型提升约8.11%。结论:•提出的方法在各项指标上显著优于传统算法,能有效地、...
采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F1分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。 该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地...
针对这种现象，提出一种基于无监督学习的异常检测方法。通过ＰＣＡ对数据进行降维，提取有效的特征信息，采用基于ＬＳＴＭ的ＧＡＮ模型（ＬＳＴＭ ＧＡＮ）对加油时序数据进行检测，通过生成器和鉴别器共同得到的异常损失定义异常点。通过在加油数据集和公开数据集上的实验证明了该方法的有效性，并且相较于目前的异常...
这是所有VAE的常见行为,其中可以分别利用编码器和解码器来创建新样本。编码器将输入投影到潜在空间的特定区域中。我们使用投影的坐标来采样附近的新点。可以通过选择所需的方差量来调节“附近”。潜点通过解码器以操作序列生成。显然,最终重建的点越接近,越相似。还需要注意的是,样本生成的优劣与整个VAE的重构能力严格...
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...
LSTM 和Auto-Encoder 算法的异常检测性能。LSTM-GAN 比LSTM 异常检测的准确率提高2.2%。关 键 词：无人机飞行数据分析；异常检测；无监督学习；生成对抗网络；长短时记忆网络 中图分类号：V247.5 文献标志码：A UA V flight data anomaly detection algorithm based on LSTM-GAN WANG Fengqin 1, GAO...