联合重构与预测模型的输水管线运行状态异常检测方法

本发明提出一种联合重构与预测模型的输水管线运行状态异常检测方法。本发明首先设计一种基于自注意力机制的多元时序特征提取器，捕获管道运行的高频压力、流量等多元数据之间的时序关联，采用联合训练的模式，将获取的特征分别输入到LSTM‑BasedVAE重构模型和基于双向门控循环单元(BiGRU)的预测模型中。同时，为了解决联合训练中任务之间的平衡关系，本发明设计了一种联合训练动态损失函数，最后通过异常评判机制，检测管道运行状态的异常情况。本发明充分捕获了多元时序数据之间的关联性，结合了重构模型和预测模型的优势，异常检测具有更高的准确性和鲁棒性。