设备管理与维修2024，Issue(4) ：28-31.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.02D.10

基于注意力变分自编码器的时序异常检测算法

陈述团
设备管理与维修2024，Issue(4) ：28-31.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.02D.10
✕
  • 维普
  • 万方数据

基于注意力变分自编码器的时序异常检测算法

陈述团1
扫码查看

作者信息

  • 1. 诸城市交通运输局,山东潍坊 262200
  • 折叠

摘要

基于时间序列的异常检测对于多领域的应用场景至关重要,目的是从时间序列的样本分布中识别出异常样本,设计该识别算法的根本挑战是学习一个能有效区分异常的表示.提出一种基于注意力变分自编码器的无监督时间序列异常检测算法,编码器采用卷积与自注意力机制进行特征提取、采用对称结构进行特征重建,通过隔离状态的数据集来计算重建损失从而确定异常阈值.通过与现有 5 种方法的对比实验表明,该方法在Precision、Recall和F1-score三个指标上均有提升,有效提升时间序列无监督异常检测的准确率.

关键词

自注意力机制/卷积/变分自编码器/时间序列/异常检测算法

引用本文复制引用

出版年

2024
设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
参考文献量7
段落导航相关论文