基于频域增强图变分学习的时间序列异常检测

计算机应用页数： 7 2024-12-24

摘要：时间序列异常检测是时间序列分析领域的重要研究课题。由于现实工业场景中的多变量时间序列具有复杂的时空依赖性和随机性，现有许多针对单一依赖性建模的异常检测方法无法有效学习数据特征。此外，忽略频域信息会导致模型特征表示不全面。针对上述问题，提出基于频域增强图变分学习网络的时间序列异常检测模型FeGvL(Frequency-domain enhancement Graph-variat... （共7页）

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