多元时空序列的温度传感器数据进行故障检测，有什么可行的研究思路和算法

针对多元时空序列的温度传感器数据进行故障检测，可以考虑以下研究思路和算法：

1. 特征工程与异常检测：首先，需要对温度传感器数据进行特征工程，提取有代表性的特征，例如平均值、标准差、峰值等。然后，可以采用传统的异常检测算法，如基于统计的方法（例如Z-score、箱线图等）或基于距离的方法（例如K近邻、孤立森林等）来检测异常数据点，即故障。

2. 时间序列模型：可以使用时间序列模型来对温度传感器数据进行建模，例如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）、指数平滑法等。通过对模型残差进行分析，可以检测异常情况，即故障。

3. 基于机器学习的方法：可以使用机器学习算法来建立故障检测模型。例如，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等算法来进行分类或回归任务，将正常和异常数据进行分类，并识别出故障。

4. 深度学习方法：可以使用深度学习模型来进行故障检测。例如，可以使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、变分自编码器（VAE）等方法，对温度传感器数据进行建模和异常检测。

5. 异常序列检测：考虑到温度传感器数据的时序性，可以将多个传感器的数据视为一个序列，利用异常序列检测的方法进行故障检测。例如，可以使用基于聚类的方法（例如k-means、DBSCAN等）或基于时空关系的方法（例如图神经网络、时空注意力机制等）来检测异常序列。

综上所述，针对多元时空序列的温度传感器数据进行故障检测，可以从特征工程、异常检测、时间序列模型、机器学习方法和深度学习方法等多个角度进行研究和算法选择。具体的可行思路和算法选择应根据数据特点、应用场景和研究目标进行综合考虑。