2-7 异常检测 Long short term memory networks for anomaly detection in time series 笔记

一、基本信息

  题目：Long short term memory networks for anomaly detection in time series
  期刊/会议：Proceedings. Presses universitaires de Louvain
  发表时间：2015年
  引用次数：173

二、论文总结

2.1研究方向
  使用LSTM对多维时间序列进行异常检测
2.2写作动机
  时间序列里的传统方法都是指数平滑、ARMA等等，作者尝试使用LSTM进行异常检测。
2.3模型思路
  数据类型为多维时间序列，用堆栈LSTM向后预测l步d维变量，误差向量是l*d维向量，然后用多元（d元）正态分布拟合误差。在进行异常检测时，计算出误差，带入多元正态分布，如果概率值大于阈值，则认为是异常值。