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RNN-Time-Series-Anomaly-Detection: 基于RNN的时间序列异常检测器模型的PyTorch实现

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简介：
本项目是基于递归神经网络(RNN)的时间序列异常检测模型的PyTorch实现，适用于监测和预测各类时间序列数据中的异常情况。 基于RNN的时间序列异常检测器模型在Pytorch中的实现包括两个阶段的策略：时间序列预测与异常分数计算。 该模型要求的操作环境如下： - Ubuntu 16.04+（注意，在Windows 10上报告了错误） - Python版本3.5或以上 - PyTorch版本0.4.0或更高 - Matplotlib库 数据集包括以下几种类型的时间序列数据： 1. 纽约市出租车乘客人数：提供纽约市的出租车乘客数量流，该数据经过预处理（以每半小时为间隔汇总）。 2. 心电图(ECG)：ECG数据集中包含单一异常事件，即心室前收缩。 3. 二维手势(视频监控)：记录了视频中手势的XY坐标。 4. 呼吸模式：一个病人的呼吸频率（通过胸部扩展测量获得，采样率为10Hz）。 5. 航天飞机Marotta阀时间序列。 这些数据集被用于训练和验证基于RNN的时间序列异常检测器模型。

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  • RNN-Time-Series-Anomaly-Detection: 基于RNN的时间序列异常检测器模型的PyTorch实现
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    本项目是基于递归神经网络(RNN)的时间序列异常检测模型的PyTorch实现，适用于监测和预测各类时间序列数据中的异常情况。 基于RNN的时间序列异常检测器模型在Pytorch中的实现包括两个阶段的策略：时间序列预测与异常分数计算。 该模型要求的操作环境如下： - Ubuntu 16.04+（注意，在Windows 10上报告了错误） - Python版本3.5或以上 - PyTorch版本0.4.0或更高 - Matplotlib库 数据集包括以下几种类型的时间序列数据： 1. 纽约市出租车乘客人数：提供纽约市的出租车乘客数量流，该数据经过预处理（以每半小时为间隔汇总）。 2. 心电图(ECG)：ECG数据集中包含单一异常事件，即心室前收缩。 3. 二维手势(视频监控)：记录了视频中手势的XY坐标。 4. 呼吸模式：一个病人的呼吸频率（通过胸部扩展测量获得，采样率为10Hz）。 5. 航天飞机Marotta阀时间序列。 这些数据集被用于训练和验证基于RNN的时间序列异常检测器模型。
     
  • 基于PyTorch的RNN时间序列预测模型实现
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    本项目利用PyTorch框架实现了RNN在时间序列预测中的应用，通过深度学习方法提高预测精度和稳定性。 本项目展示了如何使用 PyTorch 实现一个简单的 RNN（循环神经网络）模型来完成时间序列预测任务。我们以正弦波为例生成了一个简单的时间序列数据集，并利用该数据训练一个 RNN 模型，用于预测未来的数值。该模型包括一个基本的 RNN 层和一个全连接层，从输入的时间序列中提取特征并进行预测。 在准备阶段，首先通过生成正弦波序列来模拟时间序列数据，然后使用滑动窗口方法将其转换成训练样本。每个输入样本是一个长度为 time_step 的时间序列段，并且目标输出是下一个时间步的数值。我们利用 PyTorch 将这些数据转化为张量格式并划分为训练集和测试集。 接下来定义了一个模型，该模型包含一个 RNN 层和一个全连接层。此模型接收时间序列作为输入，通过 RNN 层进行特征提取，并使用全连接层输出预测结果。在训练过程中采用均方误差（MSE）作为损失函数，并用 Adam 优化器来调整参数。 随着训练的推进，模型会不断改进以缩小预测值与实际值之间的差距。完成训练后，利用测试集评估模型性能并绘制了实际数值和预测数值对比图，直观展示了该模型的预测能力。
     
  • RNN在时间序列中的异常检测测试
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    本研究探讨了利用循环神经网络（RNN）技术对时间序列数据进行异常检测的方法，并对其性能进行了全面测试。 安装环境后可运行的anomalies_detection参考程序需要另外下载torch-1.10.0+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl文件，并将其放置在package文件夹下。
     
  • Seq2Seq：使用PyTorch的基于RNN序列到序列模型实现-源码
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    本项目采用PyTorch框架实现了一种基于循环神经网络（RNN）的序列到序列(Seq2Seq)模型，旨在处理多种自然语言处理任务。提供完整源代码供学习与研究使用。 seq2seq-pytorch 是一个框架，用于实现基于注意力机制的序列到序列模型。该框架包括模块化且可扩展的组件，涵盖了 seq2seq 模型、训练过程、推理以及检查点等功能。 Seq2seq 任务是将一个序列转换为另一个序列。为了防止梯度消失问题的发生，通常使用递归神经网络（RNN）中的 LSTM 或 GRU 结构来实现这一目标。在每个步骤中，项目的上下文信息由上一步的输出提供。主要组件包括编码器和解码器两个网络。 编码器将输入项转换为包含其本身及其上下文信息的相关隐藏向量；而解码器则采用前一时刻的输出作为当前时间步长的输入来逆向操作，从而把得到的向量转化为最终的输出项。建议使用 Python 3.6 或更高版本安装此项目，并且推荐为此项目创建一个新的虚拟环境（可以利用 virtualenv 或 conda 来实现）。 为了运行这个框架，你需要先准备好以下库： - Numpy：通过命令 `pip install numpy` 安装。 - PyTorch：请访问官方网站来在你的环境中安装合适的版本。
     
  • 基于MATLAB的RNN时间序列预测数据集实现
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    本项目利用MATLAB开发了一套基于循环神经网络（RNN）的时间序列预测系统，并实现了相关数据集处理与模型训练。 使用MATLAB实现RNN（循环神经网络）进行时间序列预测的数据集。
     
  • FNN-RNN-TCN时间序列模型实战代码
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    本项目提供了一个结合FNN、RNN和TCN网络的时间序列预测模型的实战代码，旨在帮助数据科学家和机器学习爱好者深入理解并应用这些先进的深度学习技术。 对于时间序列数据，我们可以执行多种任务：预测、分类、聚类、异常检测、分段、模式识别以及突变点监测。在进行这些分析之前，需要对原始数据进行预处理工作，包括降维、补缺值、分解和归一化等步骤，并且可能还需要计算相似性度量来辅助后续的分析。 评估模型的效果也是十分重要的环节，这通常涉及到选择合适的模型类型、优化超参数设置以及特征的选择。此外，使用适当的评价指标进行效果衡量并借助统计检验确认结果的有效性和可靠性同样关键。最后，在整个过程中可视化工具可以帮助我们更好地理解数据和模型的表现情况。 在Sktime用户指南中（正在开发），提供了关于如何对时间序列执行变换操作、分类任务（预测类别目标变量）、回归任务（预测连续目标变量）以及聚类等方法的指导信息，此外还介绍了标注技术用于异常检测的应用场景。我们的时序预测框架涵盖了数据集管理、模型库集成、评价指标设定、训练过程控制、超参数优化及消融实验设计等方面的内容，并主要聚焦于实现回归型的预测任务。
     
  • 时间序列异常检测：利用含LSTM单元及自动编码器的RNN识别时间序列中的异常数据点的方法...
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    本研究提出一种结合LSTM和自动编码器的RNN模型，有效检测时间序列中异常数据点，提升数据分析准确性和可靠性。 Time_Series_Anomaly_Detection：使用带有LSTM单元和自动编码器的RNN检测时间序列中异常数据点的案例研究。
     
  • PytorchRnnLM：基于PyTorch的RNN语言模型
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    PytorchRnnLM是一款利用PyTorch框架开发的高效RNN（循环神经网络）语言模型工具，旨在研究与应用自然语言处理中的序列预测问题。 派托克·林恩在PyTorch框架下使用RNN构建语言模型，并利用Wiki-Text-2长期依赖数据集进行训练。该过程展示了如何绑定嵌入权重的技巧。 此外，还介绍了如何通过不借助中间填充的方法，在PyTorch中实现PackedSequence与单词嵌入的应用。首先需要下载并解压缩数据集至“wikitext-2”文件夹内。运行主程序“main.py”，并通过参数“--help”查看所有可用的命令行选项。 默认配置下，模型在中级GPU上训练大约10分钟，并能在测试集中达到约135的困惑度得分。
     
  • 基于混合CNN-RNN的时间序列预测方法及其MATLAB实现
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)的时间序列预测模型，并提供了其在MATLAB环境下的实现方案，旨在提升时间序列数据预测的准确性。 本示例旨在提出一种结合卷积神经网络（CNN）与递归神经网络（RNN）的方法，以根据过去的月份数据预测水痘病例数量。 CNN因其在特征提取方面的卓越表现而被广泛使用，同时RNN则擅长于从序列中学习并进行时间步的值预测。 在每个时间步骤上，CNN会抽取输入数据的主要特征信息，然后由RNN来依据这些特征学习如何准确地预测下一个时间点的数据变化。 如果您觉得这种方法有帮助，请给予评价反馈。谢谢。
     
  • 基于RNN、GRU、LSTM及Attention的时间序列预测代码
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    本项目提供了一套利用循环神经网络（RNN）、门控递归单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），结合注意力机制进行时间序列预测的Python代码库。 在进行基本的时间序列预测任务时，可以使用RNN、GRU、LSTM或Attention方法来构建模型。这些深度学习技术能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和模式，从而更准确地预测未来的数值或趋势。 从实现的角度来看，可以选择像TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架来开发相应的模型。这些框架内置了各种RNN、GRU、LSTM及Attention层的实现方式，大大简化了构建与训练复杂神经网络的过程。