【摘 要】
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传统的时间序列异常检测方法大多以数据点作为检测单位,通过训练模型预测下一时刻数据,这类方法的缺点是没有考虑时间序列数据的特性,即序列模式的多样性。因此文中提出一种基于Seq2Seq深度自编码器的时间序列异常检测方法,以更好地挖掘时间序列数据中的异常序列模式。此方法使用Bi-LSTM网络作为深度自编码器,其输入输出均为序列,使用深度自编码器对时间序列进行编码压缩和解码重建。通过计算重建序列与原始序列
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51707158）； 陕西省重点研发项目（2019KW-045）；
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传统的时间序列异常检测方法大多以数据点作为检测单位,通过训练模型预测下一时刻数据,这类方法的缺点是没有考虑时间序列数据的特性,即序列模式的多样性。因此文中提出一种基于Seq2Seq深度自编码器的时间序列异常检测方法,以更好地挖掘时间序列数据中的异常序列模式。此方法使用Bi-LSTM网络作为深度自编码器,其输入输出均为序列,使用深度自编码器对时间序列进行编码压缩和解码重建。通过计算重建序列与原始序列之间的重建误差,并设置重建异常比率以获取误差阈值,将重建误差大于此阈值的时间序列视为异常序列。异常时间序列的发现取决于模型对原始序列的重建效果,通过在空气质量时间序列数据上的实验,模型初步达到了不错的检测效果,证明了所提方法的可行性。文中方法为时间序列异常检测提供了新的途径。
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