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【InformationSciences】PHILNet：一种利用深度学习进行时间序列预测的高效方法

时间序列是当今行业中最常见的数据类型之一。预测时间序列行为的未来有助于提前规划、节省时间和资源，并帮助避免不希望出现的情况。为了进行预测，由于时间序列的因果性质，使用了历史数据。在这一领域已经提出了几种深度学习算法，其中通过一系列非线性函数处理输入以产生输出。我们提出了一种新的策略，以提高深度学习模型在时间序列预测中的效率，同时达到类似的效果。这种方法将模型分为多个级别，从最简单的级别开始，一直到最困难的级别。较简单的级别处理输入的平滑版本，而最复杂的级别处理原始数据。这种策略试图模仿人类的学习过程，在这个过程中，基本任务首先完成，然后是更精确和复杂的任务。我们的方法取得了很有希望的结果，与在各种时间序列中发现的最佳模型相比，均方误差提高了35%，训练时间减少了2.6次。

  • 2024-05-26
  • 阅读73

【JPC】用于时间序列数据中故障检测的过程控制界限的自动搜索

手动定义的控制界限仍然是制造业质量控制的常见策略，因为与更先进的数据分析方法相比，它们易于在车间部署。尽管它们仍然很重要，但没有系统的方法来定义这些控制极限。然而，次优控制限制可能会导致未检测到的故障或对生产造成不必要的中断。这篇手稿提出了一种算法，将这个手动过程系统化为一个高效的搜索任务。我们将搜索任务概念化为一系列子问题，这些子问题基于过程专家在定义控制极限时采取的传统步骤。该算法可以集成到车间人员的专家工具中，以自动定义带注释的时间序列数据中的控制限制。我们通过将算法发现的控制极限与汽车行业真实世界过程数据中过程专家手动定义的控制极限进行比较，来证明其有效性。此外，我们还证明了我们的算法可以推广到传统的时间序列分类问题，并在选定的基准数据集上实现了最先进的性能。我们的工作是第一次将手动定义的故障检测控制限值自动化。

  • 2024-05-26
  • 阅读85

【IEEETII】水电行业水库入库流量预测：一种基于生成流的方法

水库入库流量预测在水电行业中起着至关重要的作用。现有的研究要么局限于点估计，要么在捕捉数据之间的高阶动态相关性方面效率低下。然而，有必要估计实际大坝运行中的数据不确定性。本文提出了一种新的入流预测方法，该方法利用生成流对复杂的多元水文时间序列进行建模。我们的流对流方法（F2F）利用基于归一化流的生成网络来增强确定性模型，以明确地捕捉多变量相关性并近似预测流入分布。此外，F2F可以量化预测的不确定性，以帮助解释模型行为和预测结果，同时促进实时水库运行的安全关键决策。我们在从大型水电站收集的真实世界数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明，我们的方法始终优于现有方法，同时考虑了不确定的观测结果，并提供了易于处理的多步提前流入预测。

  • 2024-05-26
  • 阅读112

【IEEETII】TMANomaly：用于工业异常检测的时间序列相互对抗网络建模

大型污水处理厂是典型的工业物联网系统之一，其中大量传感器的存在产生了大量的动态时间序列数据，而这种多变量时间序列数据通常是随时间变化和随机的。因此，在拟合真实世界数据的潜在异常时存在一定的风险，这将给异常检测带来巨大挑战。在本文中，我们提出了一种时间序列相互对抗网络（TMAN），这是一种用于多变量时间序列异常检测的新的重建模型。它基于对抗性学习的思想，由两个相同的子网络组成。在训练过程中，两个子网络可以独立完成对工业时间序列数据正态样本的时间分布的学习，以实现相互对抗。在检测过程中，我们获得了不同时间序列样本重构的TMAN残差值，以区分异常。我们将TMAN和异常确定机制相结合，构建了一个新的工业时间序列异常检测框架TMANomaly。此外，我们使用灰色关联算法选择数据集特征，以在少量特征的情况下实现非常高的性能。实验结果表明，我们提出的TMANomaly优于五种常用的异常检测方法，有效地提高了工业多变量时间序列异常检测的准确性。

  • 2024-05-26
  • 阅读48

【EMS】基于支持向量机回归和相关维数估计的环境缺失数据时间序列预测

环境时间序列经常受到数据缺失的影响，即某些时间点的数据不可用。本文提出了迭代插值和预测算法，该算法允许对具有缺失数据的时间序列进行预测。该算法迭代地使用生成时间序列的底层动态系统的相关维数估计来固定模型顺序（即，需要多少过去的样本来准确地对时间序列进行建模），并使用支持向量机回归来估计时间序列的骨架。该算法在三个环境时间序列上的实验验证表明，在测试集上，所有时间序列的平均百分比预测误差都很小。

  • 2024-05-26
  • 阅读92

【InformationSciences】小扰动就足够了：对时间序列预测的对抗性攻击

时间序列数据在现实世界的工业场景中广泛存在。为了在实际应用中恢复和推断信息，时间序列预测问题作为数据挖掘中的一个经典研究课题得到了广泛的研究。深度学习架构已被视为下一代时间序列预测模型。然而，最近的研究表明，深度学习模型很容易受到对抗性攻击。在这项研究中，我们前瞻性地研究了时间序列预测对抗性攻击的问题，并提出了一种攻击策略，通过在原始时间序列中添加恶意扰动来降低时间序列预测模型的性能，从而生成对抗性时间序列。具体地，利用预测模型的梯度信息，提出了一种基于扰动的对抗性示例生成算法。在实践中，与图像处理领域中人类无法察觉的情况不同，时间序列数据对异常扰动更敏感，并且对扰动量有更严格的要求。为了应对这一挑战，我们基于重要性测量制作了一个对抗性时间序列，以稍微干扰原始数据。基于在真实世界时间序列数据集上进行的综合实验，我们验证了所提出的对抗性攻击方法不仅有效地欺骗了目标时间序列预测模型LSTNet，而且还攻击了最先进的基于CNN、RNN和MHANET的模型。同时，结果表明，所提出的方法具有良好的可移植性。也就是说，为特定预测模型生成的对抗性示例会显著影响其他方法的性能。此外，通过与现有的对抗性攻击方法的比较，我们可以看到，对于所提出的基于重要性测量的对抗性进攻方法来说，更小的每次扰动就足够了。本文中描述的方法对于理解对抗性攻击对时间序列预测的影响和提高此类预测技术的稳健性具有重要意义。 关键词：时间序列数据，时间序列预测，对抗性攻击

  • 2024-05-26
  • 阅读116

【PR】基于聚类分析和稀疏罚分的电力时间序列分层预测

在大数据应用中，分层时间序列预测是决策的一个重要元素，它关系到通过对账方法保持的固有聚合一致性。本文提出了一种新的基于多选择聚类时间序列分析的分层电力时间序列预测方法。我们不是被动地坚持聚合一致性，而是首先利用时间序列挖掘来构建层次结构，然后应用最优协调方法来提高预测精度。特别地，采用k均值聚类方法对不同k的时间序列进行多次聚类，从而形成大量的时间序列聚类（模式），然后分别构建基于聚类的层次结构。针对大量的聚类层次结构和原有的地理层次结构，提出了一种基于最优聚合一致性协调的预测方法。此外，在我们的方法中，稀疏惩罚适用于“理想”聚类选择，以提高预测性能。与现实数据集上的最先进方法相比，我们的方法对电力负荷和太阳能数据的一步预测准确率分别提高了11.13%和24.07%。

  • 2024-05-26
  • 阅读118

【IJI】时间序列数据不完全系统连续在线预测的多层次推理策略

可持续性在线预测对未来更高水平的时间序列预测具有重要意义，在设备故障预测和健康管理中具有更高的应用价值。然而，和一步时间序列预测相比，连续在线预测面临许多不确定性，包括误差积累和信息缺乏。为了实现复杂系统中时间序列数据的连续在线预测，本文提出了一种基于多层次转移的连续在线预报策略（OnMultiHorTS），用于时间序列数据连续在线预报任务。该算法旨在利用源域数据为目标预测任务提供更有效的信息。然而，时间序列数据的时变特征往往导致长时间内数据分布的巨大差异，这很难保证数据是相同分布的假设。如何在历史数据和现有数据的基础上构建更有效的源域信息，并将其应用于目标域预测任务，是我们OnMultiHorTS算法的重点之一。此外，与典型的迭代和多步预测方法不同，该算法将不同的预测任务视为不同的视界，它们相互独立，可以探索它们之间的相关性。因此，基于层位之间的相关性，该算法开发了一套多层位连续在线预测方案，可以根据当前观测数据连续预测下一步的时间序列数据。最后，我们在四个常见的时间序列数据集和四个航空发动机传感器数据集上测试了算法的性能。同时，我们测试了训练步长和预测步长对算法性能的影响。实验表明，所提出的OnMultiHorTS算法在复杂系统的时间序列数据预测任务中具有较高的预测精度，体现了较高的工程应用价值。

  • 2024-05-26
  • 阅读112