Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series” (AAAI 2021)复现
时间: 2025-06-28 19:00:08 浏览: 7
### 关于图神经网络在多变量时间序列异常检测中的实现
对于多变量时间序列数据,基于图神经网络(GNNs)的方法能够有效捕捉不同维度之间的复杂依赖关系。一种典型的应用是在异常检测领域,在此背景下GNN可以建模节点间的关系并识别出偏离正常模式的行为。
具体到Graph Neural Network-Based Anomaly Detection in Multivariate Time Series (AAAI 2021),该研究提出了利用时空图卷积来处理时间序列特征提取的任务[^1]。通过构建一个动态变化的邻接矩阵表示各变量间的关联程度,并将其作为输入传递给GCN层以学习潜在的空间结构信息;与此同时,RNN/LSTM等循环单元负责编码时间上的演变规律。最终模型会预测未来时刻的状态分布情况,当实际观测值与预期存在显著差异时即触发警报机制认为发生了异常事件。
下面给出一段简化版Python伪代码用于说明如何搭建这样一个框架:
```python
import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
class ST_GCN(torch.nn.Module):
def __init__(self, node_features, hidden_units):
super(ST_GCN, self).__init__()
self.spatial_conv = GCNConv(node_features, hidden_units)
self.temporal_rnn = torch.nn.LSTM(input_size=hidden_units,
hidden_size=hidden_units)
def forward(self, data):
x, edge_index = data.x, data.edge_index
# Spatial Convolution Layer
h_spatial = torch.relu(self.spatial_conv(x, edge_index))
# Temporal Recurrent Layer
output, _ = self.temporal_rnn(h_spatial.unsqueeze(0))
return output.squeeze()
# Example usage
model = ST_GCN(node_features=..., hidden_units=...)
criterion = ... # Define loss function here
optimizer = ...
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
optimizer.zero_grad()
out = model(data)
loss = criterion(out[-1], target) # Assuming last time step prediction is compared against ground truth
loss.backward()
optimizer.step()
```
上述代码片段展示了怎样组合空间域内的图卷积操作以及时间轴上递归计算的方式来进行联合训练。需要注意的是这只是一个概念性的展示而非完整的解决方案——真实场景下还需要考虑诸如负样本挖掘、超参数调优等问题。
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