基于混合深度学习的多变量时间序列异常检测方法

提出一种混合深度学习方法用于多变量时间序列异常检测，整合变分自编码器中的2D卷积网络与门控循环单元，以捕捉时空信息。 该方法利用2D卷积网络提取特征，结合基于预测的深度神经网络，在公开数据集上与最先进方法对比实验验证了其潜在效果。 适用于电厂、智能家居和服务器等智能系统监控，有助于预防系统故障并维持功能。