Anomaly detection for multivariate times series through the multi-scale convolutional recurrent variational autoencoder

To realize the anomaly detection for industrial multi-sensor data, we develop a novel multi-scale convolutional recurrent variational autoencoder (MSCRVAE) model. It is a hybrid of convolutional autoencoder and convolutional long short-term memory with variational autoencoder (ConvLSTM-VAE). The Con...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 231; s. 120725
Hlavní autoři:	Xie, Tianming, Xu, Qifa, Jiang, Cuixia
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 30.11.2023
Témata:	Anomaly detection Inner correlation Multi-scale convolutional recurrent variational autoencoder Multi-sensor data Multivariate time series Variational autoencoder Multi-sensor data Variational autoencoder Inner correlation Multi-scale convolutional recurrent variational autoencoder Multivariate time series Anomaly detection
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!