基于时频域重构融合的多变量时序异常检测
Multivariate time series anomaly detection based on time-frequency domain reconstruction fusion
1. 南京信息工程大学 计算机学院, 南京 210000
2. 南通大学 交通与土木工程学院, 江苏 南通 226000
摘要
多变量时间序列异常检测对保障系统安全稳定运行至关重要。然而，现有方法大多仅在时域或频域中单独建模，难以兼顾瞬时异常与周期性模式偏差，导致检测精度受限。为此，提出一种时频域重构融合的多变量时间序列异常检测模型DDRF。该模型采用并行的双分支架构，以协同利用时域与频域信息的互补性。在时域分支中设计感受野呈指数级扩张的层级化膨胀因果卷积网络，构建多尺度时序特征金字塔，将微观瞬时波动自底向上整合为长期动态趋势。频域分支采用双级稀疏化框架，从变量维度和频率成分维度对频域特征两级递进筛选以聚焦关键频域特征，捕捉多变量协同异常。在此基础上，设计了一种自适应门控融合机制，实现对双域重构结果的动态加权融合，克服传统单域建模的局限，基于联合重构误差完成异常检测。在四个公开数据集上的实验表明，该模型在Aff-F1和AUC-ROC指标上均优于Anomaly Transformer等主流基线模型。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U2433216)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0465
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-23] 优先出版
引用本文
刘萌轩, 平鹏, 徐扬. 基于时频域重构融合的多变量时序异常检测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0465. (Liu Mengxuan, Ping Peng, Xu Yang. Multivariate time series anomaly detection based on time-frequency domain reconstruction fusion [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0465. )
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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