基于双图与多层次对比的多变量时间序列异常检测方法
Anomaly detection for multivariate time series based on dual-graph and multi-level contrastive learning
广东工业大学 计算机学院, 广州 510006
摘要
多变量时间序列异常检测对于保障工业系统与物联网的稳定运行至关重要。现有方法对于多变量时间序列中变量间复杂依赖关系的提取往往不够充分，且对正常模式的构建能力不足，判别异常时效果欠佳。为此，提出一种基于双图与多层次对比的多变量时间序列异常检测方法DGMLC。所提方法基于图注意力机制构建时间图与空间图，以充分提取时间序列的时序特征与变量依赖关系；通过卷积操作将时间图与空间图聚合并作为空间图的注意力权重，得到特征聚合图；设计多层次对比学习，对时间图、空间图和特征聚合图进行联合训练以预测时间序列的正常模式，并基于预测误差实现异常检测。在SMAP、MSL、SWaT和WADI数据集上进行实验，所提方法的平均F1分数达到92.86%，较现有方法有显著提升。实验结果表明，所提方法在变量间依赖关系提取和正常模式建模方面具有显著优势，验证了其在多变量时间序列异常检测任务中的优越性能，具备良好的应用前景。
基金项目
广州市重点领域研发计划资助项目(202007010004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0236
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-26] 优先出版
引用本文
吴雨露, 凌捷. 基于双图与多层次对比的多变量时间序列异常检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0236. (Wu Yulu, Ling Jie. Anomaly detection for multivariate time series based on dual-graph and multi-level contrastive learning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0236. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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