ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА

В настоящее время в широком спектре предметных областей актуальной является задача восстановления пропущенных точек или блоков значений временных рядов. В статье представлен метод SAETI (Snippet-based Autoencoder for Time-series Imputation) для восстановления пропусков в многомерных временных рядах, который основан на совместном применении нейросетевых моделей-автоэнкодеров и аналитического поиска во временном ряде поведенческих шаблонов (сниппетов). Восстановление многомерной подпоследовательности, содержащей пропуски, выполняется посредством двух следующих нейросетевых моделей. Распознаватель получает на вход подпоследовательность, в которой пропуски предварительно заменены на нули, и для каждого измерения определяет соответствующий сниппет. Реконструктор принимает на вход подпоследовательность и набор сниппетов, полученных Распознавателем, и заменяет пропуски на правдоподобные синтетические значения. Реконструктор реализован как совокупность двух следующих моделей: Энкодер, формирующий скрытое состояние для совокупности входной подпоследовательности и распознанных сниппетов; Декодер, получающий на вход скрытое состояние, который восстанавливает исходную подпоследовательность. Представлено детальное описание архитектур вышеперечисленных моделей. Результаты экспериментов над реальными временными рядами из различных предметных областей показывают, что SAETI в среднем опережает передовые аналоги по точности восстановления и показывает лучшие результаты в случае, когда восстанавливаются данные, отражающие активность некоего субъекта.

В статье рассмотрена задача поиска аномальных подпоследовательностей временного ряда, решение которой в настоящее время востребовано в широком спектре предметных областей. Предложен новый метод обнаружения аномальных подпоследовательностей временного ряда с частичным привлечением учителя. Метод базируется на концепциях диссонанса и сниппета, которые формализуют соответственно понятия аномальных и типичных подпоследовательностей временного ряда. Предложенный метод включает в себя нейросетевую модель, которая определяет степень аномальности входной подпоследовательности ряда, и алгоритм автоматизированного построения обучающей выборки для этой модели. Нейросетевая модель представляет собой сиамскую нейронную сеть, где в качестве подсети предложено использовать модификацию модели ResNet. Для обучения модели предложена модифицированная функция контрастных потерь. Формирование обучающей выборки выполняется на основе репрезентативного фрагмента ряда, из которого удаляются диссонансы, маломощные сниппеты со своими ближайшими соседями и выбросы в рамках каждого сниппета, трактуемые соответственно как аномальная, нетипичная деятельность субъекта и шумы. Вычислительные эксперименты на временных рядах из различных предметных областей показывают, что предложенная модель по сравнению с аналогами показывает в среднем наиболее высокую точность обнаружения аномалий по стандартной метрике VUS-PR. Обратной стороной высокой точности метода является большее по сравнению с аналогами время, которое затрачивается на обучение модели и распознавание аномалии. Тем не менее, в приложениях интеллектуального управления отоплением зданий метод обеспечивает быстродействие, достаточное для обнаружения аномальных подпоследовательностей в режиме реального времени.

В статье представлены результаты исследований по поиску аномалий в сенсорных данных из различных приложений цифровой индустрии. Рассматриваются временные ряды, полученные при эксплуатации деталей машин, показания датчиков, установленных на металлургическом оборудовании, и показания температурных датчиков в системе умного управления отоплением зданий. Аномалии, найденные в таких данных, свидетельствуют о нештатной ситуации, отказах, сбоях и износе технологического оборудования. Аномалия формализуется как диапазонный диссонанс - подпоследовательность временного ряда, расстояние от которой до ее ближайшего соседа не менее наперед заданного аналитиком порога. Ближайшим соседом данной подпоследовательности является такая подпоследовательность ряда, которая не пересекается с данной и имеет минимальное расстояние до нее. Поиск диссонансов выполняется с помощью параллельного алгоритма для графического процессора, ранее разработанного автором данной статьи. Для визуализации найденных аномалий предложены метод построения тепловой карты диссонансов, имеющих различные длины, и алгоритм нахождения в построенной тепловой карте наиболее значимых диссонансов независимо от их длин.