LSTM时序异常检测

### 使用LSTM进行时序数据分析中异常检测的方法

#### 构建LSTM模型
构建用于异常检测的LSTM模型涉及多个重要组件。首先，定义一个基于Keras框架的顺序模型[^5]。此模型结构包括至少一层LSTM层来处理输入的时间序列数据，随后是一个密集层（即全连接层）。LSTM层负责捕捉时间序列中的长期依赖关系；而密集层则接收来自LSTM层的信息并执行最终预测。

对于异常检测任务而言，通常会在最后添加一个激活函数为sigmoid的输出节点，这样可以使输出范围限定于0至1之间，便于解释为概率值或二分类标签。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False, input_shape=(timesteps, features)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

#### 训练与评估
训练阶段需准备正常状态下的样本作为正类，并可能加入少量已知异常样本来增强泛化能力。通过最小化损失函数（如均方误差MSE），使得模型学会区分正常模式和潜在异常事件。一旦完成训练，就可以利用测试集上的表现指标——比如混淆矩阵、精确度(Precision)、召回率(Recall)，特别是F1分数等综合评价其性能[^3]。

为了量化异常程度，可计算预测结果`y_pred`同真实观测值`y_test`间的残差向量。当这些偏差超出设定阈值时，则认为对应时刻发生了异常状况。

#### 应用实例
具体应用场景下，例如电机健康监测系统中采用了类似的策略：采用带有自编码器特性的改进版LSTM网络架构来进行特征提取与重构，从而有效识别设备运行期间可能出现的各种故障迹象。