王腾等[18]人提 出 了 一 种 基 于Attention-GRU 和IForest的周期性时间序列异常检测算法, Attention-GRU 实现长序列数据的预测, iForest 建立波动区间,提高异常检测效率。
时间: 2024-03-19 14:41:17 浏览: 16
非常感谢您的提问。您所提到的这篇文献中,作者提出了一种基于Attention-GRU和iForest的周期性时间序列异常检测算法。具体而言,该算法采用Attention-GRU来预测长序列数据,并使用iForest来建立正常数据的波动区间。通过这种方式,可以提高异常检测的效率。此外,该算法还特别适用于周期性时间序列数据的异常检测。如果您还有其他问题,请随时向我提出。
相关问题
王腾等[18]人提出一种基于带有注意力机制的循环神经网络和孤立森林的异常检测算法,采用 Attention-GRU 构建模型预测长序列数据,利用 iForest 建立正常数据波动区间,并通过实验验证该算法能够提高异常检测效率,且具有良好的召回率和准确率。
感谢你的问题。你提到了一种基于带有注意力机制的循环神经网络和孤立森林的异常检测算法。这种算法的核心思想是,利用Attention-GRU模型预测长序列数据,并使用iForest建立正常数据波动区间,从而提高异常检测效率。在实验中,这种算法具有良好的召回率和准确率。如果你有其他问题或者需要更多详细信息,可以跟我继续交流。
空间数据库的中文参考文献
以下是几篇关于空间数据库的中文参考文献:
1. 高等教育出版社. (2018). 空间数据库技术: 理论与实践. 北京:高等教育出版社.
2. 江凌, 谢涛, & 王腾. (2015). 空间数据库研究进展. 测绘科学, 40(7), 95-100.
3. 刘瑞, & 马玉芝. (2016). 空间数据库技术研究进展. 地球信息科学学报, 18(10), 1227-1235.
4. 王鹏程, 王宝平, 李浩, & 朱洪波. (2017). 空间数据库发展综述. 计算机工程与应用, 53(21), 1-8.
5. 张亚丽, & 张育强. (2019). 空间数据库技术研究进展. 测绘科学技术学报, 36(6), 1-7.