融合双重注意力机制的时间序列异常检测模型

摘要： 时间序列异常检测作为时间序列研究的重要组成部分，已经引起学术界和工业界的广泛关注和研究。针对时间序列数据中蕴含的深层局部特征和复杂的前后依赖关系，提出一种融合双重注意力机制的异常检测模型。该模型采用自编码器结构，由挤压激励注意力模块（SEAB）和概率稀疏自注意力模块（PSAB）组成编码器。SEAB通过利用动态加权窗口划分，为具有强可辨识性的子序列片段赋予更大的权重，使模型能够更...