RNN异常检测matlab

您可以使用MATLAB中的循环神经网络（RNN）来进行异常检测。具体来说，您可以使用长短期记忆（LSTM）网络或门控循环单元（GRU）网络来训练模型，并使用该模型来预测未来的数据点。如果预测值与实际值之间的误差超过某个阈值，则可以将其视为异常值。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于训练一个LSTM网络并使用它来检测异常值：

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:800);
test_data = data(801:end);

% 创建LSTM网络
numFeatures = 1;
numResponses = 1;
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练LSTM网络
net = trainNetwork(train_data,layers,options);

% 使用LSTM网络进行预测
YPred = predict(net,test_data);

% 计算预测误差
error = test_data - YPred;

% 计算异常值阈值
threshold = 2*std(error);

% 检测异常值
anomalies = find(abs(error) > threshold);

% 绘制结果
figure
plot(test_data)
hold on
scatter(anomalies,test_data(anomalies),'r')
hold off