基于LSTM-VAE的多变量时序异常检测 - 哥廷根数学学派于20240922发布在抖音,已经收获了12个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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了。在这里把“基于LSTM的auto-encoder”的代码分享出来。 代码参考了Jason Brownlee大佬修改的:具体链接我找不到了,当他的博客我还能找...
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...
让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。
为了检测出异常航迹数据从而提高航迹数据挖掘的精确性,将航迹异常检测转化为无监督学习问题,研究了基于VAE-LSTM的航迹异常检测算法.引入残差结构到LSTM中,建立残差门LSTM,通过将变分自编码器中的BP神经网络层替换为残差门LSTM层,实现对变分自编码器的改进,并构建了VAE-LSTM航迹异常检测模型.模型输入为航迹的速度,加速度...
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...
基于VAE-LSTM的无人机飞行数据异常检测模型方法.首先,引入肯德尔相关性分析方法用于选择相关依赖的飞行数据参数集;其次,将具有相关性的参数集对所设计的VAE-LSTM深度混合模型进行训练,学习不同数据特征之间的关系映射;最后,以无监督异常检测方式在真实多维无人机飞行数据进行验证.实验结果表明,VAE-LSTM的精密度,检测率,...
一是,与传统回归模型和常见的异常检测模型进行对比实验,验证了所提出的模型具有良好异常检测准确性,在f1值指标上得到0.87,与对比方法最好的数据提升了0.07;二是,通过控制变量法进行消融实验,验证了本文模型组合方式,组合顺序的有效性以及模型的有效性.(3)海平面风速异常检测系统设计与实现.本文以LSTM-VAE模型为核心...
如果使用的Keras版本与代码或模型要求的版本不兼容,可能会导致出现错误。可以尝试升级或降级Keras版本,以解决兼容性问题。 缺少依赖库:Keras依赖于其他一些库和工具,例如TensorFlow或Theano。如果缺少这些依赖库,可能会导致Keras无法正常工作。可以确保安装了所有必要的依赖库,并按照正确的顺序进行导入。 硬件资源不足:...
当使用KL发散项时,VAE在重建和生成图像时都会给出同样奇怪的输出。 下面是丢失函数的py手电筒代码: def loss_function(recon_x, x, mu, logvar): BCE = F.binary_cross_entropy(recon_x, x.view(-1, 784), size_average=True) KLD = -0.5 * torch.sum(1 + logvar - mu.pow(2) - ...