基于深度学习的时序数据异常检测算法，，，重构i模型

基于深度学习的时序数据异常检测算法中，重构模型是另一种常用的方法。

重构模型通常使用自编码器（AE）或变分自编码器（VAE）等模型进行建模，通过将时间序列数据进行编码和解码来检测异常。具体地，重构模型可以分为以下几个步骤：

1. 数据预处理：将时序数据按照一定的时间步长进行切分，形成训练样本和测试样本。对于每个样本的时间序列数据，可以进行归一化等预处理操作，以便更好地训练模型。

2. 模型建立：选择合适的重构模型，如LSTM-AE、CNN-AE等自编码器模型或VAE模型，建立模型并训练模型参数。在训练过程中，通常采用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等损失函数进行模型优化。

3. 重构和异常检测：使用训练好的模型对测试样本进行重构，得到重构值和真实值。根据重构误差来进行异常检测，如果重构误差超过了一定的阈值，则判定为异常。

需要注意的是，重构模型通常适用于未来和过去事件的异常检测，对于过去事件的异常检测，可以将过去的数据作为训练数据，然后使用模型进行重构和异常检测。此外，重构模型也有其局限性，如无法处理周期性或趋势性的时间序列数据，需要根据具体的应用需求选择合适的模型。