工业时序数据异常检测算法研究

工业时序数据异常检测是一项重要的任务，可以帮助企业及时发现设备故障、预测设备寿命、降低维护成本。目前比较常用的算法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

基于统计学的方法主要包括均值、标准差、极差等指标，可以用于描述数据的分布情况，进而判断数据是否异常。而基于机器学习的方法则需要先对数据进行特征提取，然后使用分类或回归算法来判断数据是否异常。最近几年，基于深度学习的方法在时序数据异常检测方面取得了很多成果，如使用LSTM、GRU等循环神经网络来处理序列数据，或使用Autoencoder等无监督学习算法来进行异常检测。

总的来说，不同的算法适用于不同的场景，需要根据具体情况选择合适的算法。