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了。在这里把
随着工业过程和日常生活的数字化程度日益增加,往往会收集到大量的具有时序结构的时间序列数据,例如GPS记录下的汽车行驶的速度和方向。为了更好地分析这些时间序列数据,进行异常检测,本文首先提出了基于卷积神经网络(Convolutional nerual networks, CNN)和长短期记忆模型(Long-short term memory, LSTM)模型的自编码器(Auto...
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...
自编码器通过生成具有统计性质的特征来丰富原始时间序列的特征空间，并利用降维来检测异常值。具体方法包括利用嵌入方法克服one-hot编码的缺点，将文本信息（如天气、道路状况）编译为网络输入，以提高异常点检测的准确率。本文还提出了一种基于时间序列统计特性增强的AE网络结构，以及两种新的AE框架，即基于2D...
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...
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...
传统的磁异常检测方法的性能受到低信噪比和复杂噪声环境的限制,特别是在高斯有色噪声的背景下。此外,从磁通门磁强计获得的数据是时间序列的形式,传统的方法往往忽略时域特征而倾向于频域特征。尽管近年来时间序列模型取得了重大进展,但它们在...
Dec. 2023 基于LSTM‑ES‑RVM的滚动轴承剩余寿命 预测方法 周圣文1，郭顺生1，2，杜百岗1，2 （1. 武汉理工大学机电工程学院，湖北武汉 430070； 2. 数字制造湖北省重点实验室，湖北武汉 430070）摘要: 为解决滚动轴承在寿命预测时精度不高，且性能退化趋势及波动范围难以预测等问题，提出了基于LSTM‑ES‑...
该方法采集若干个数据源的异构系统数据;将若干个异构系统数据分类为第一数据和第二数据;在中心节点利用第一异常检测模型对第一数据进行异常预测,生成第一预测结果;在边缘节点利用第二异常检测模型对第二数据进行异常预测,生成第二预测结果;结合第一预测结果和第二预测结果,确定异常数据;基于预设网络需求,对异常数据进行...