研究者提出多变量时间序列混合异常检测方法

Ali Babalhavaeji、Hui Song、Mahdi Jalili 提出一种面向多变量时间序列的混合深度学习异常检测方法：用变分自编码器中的二维卷积网络提取特征，再用二维卷积网络与门控循环单元组成的预测网络，同时捕捉数据中的空间与时间信息。 研究者在公开数据上将该方法与同领域先进方法做了对比实验，称结果显示了这一方法的潜力。这一对比目前只是论文作者报告的初步结果，尚未给出经验证的检测效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。