基于AE 的异常检测是一种基于偏差的半监督学习算法,把重构误差 (reconstruction error) 作为异常值(anomaly score)。只把正常数据投入训练,完成训练后再对数据进行编码和解码操作,如果解码后数据与原始数据相近的数据是正常数据;当某数据的重构误差值高,我们认为是异常数据。 基于 AE 的异常检测算法如下: 可以
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:
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。
一、基于VAE的LSTM异常检测模型33 二、基于VAE的LSTM-CNN异常检测模型40 第三章群组实体异常检测48 第一节基于特征的时间序列聚类48 一、特征选择与评价指标48 二、聚类分析51 第二节基于深度学习的群组异常检测53 一、样本构造54 二、模型结构与参数设置55 三、聚类分析58 四、基于深度学习聚类结果的群组异常检测...
本研究开发了一种集成架构,结合VAE特征、Transformer模式检测和LSTM时间模式,采用加权平均方法优化模型贡献,提升股票预测结果。 方法 数据处理与特征工程 数据收集与预处理 从Yahoo Finance API获取每日价格数据(开盘、最高、最低、收盘价及成交量)。 处理缺失值:使用线性插值或前向填充。 识别和处理异常值:应用z-...
17 基于 VAE-LSTM 混合模型的时间异常检测 18 USAD:多元时间序列的无监督异常检测 19 OmniAnomaly:基于随机循环网络的多元时间序列鲁棒异常检测 20 HotSpot:多维特征 Additive KPI 的异常定位 21 Anomaly Transformer: 基于关联差异的时间序列异常检测) 6. 基于重构概率的 VAE 异常检测 ...
1.一种基于VAE的轨迹大数据异常检测方法,其特征在于,包括以下步骤; 步骤一、模型输入: 1)将轨迹划分成等长的子轨迹进行输入; 2)按照滑动窗口的方式进行,统计轨迹序列中六维特征,并截取与之对应的分段数据; 3)设包含N个多维的轨迹序列样本X=[X 1 ,X ...
无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE 尝试用卷积AE和卷积VAE做无监督检测,思路如下: 1.先用正常样本训练AE或VAE 2.输入测试集给AE或VAE,获得重构的测试集数据。 3.计算重构的数据和原始数据的误差,如果误差大于某一个阈值,则此测试样本为一样。 对于数据集的描述如下:...
基于E2E Deep VAE-LSTM的轴承退化预测应用研究