基于改进LSTM的桥梁传感器异常数据的检测方法

摘要

桥梁正常与否通常通过传感器来检测,但是庞大的数据量对于传统检测方来说存在很大挑战,因此提出基于长短期记忆模型循环神经网络(Long Short Term Memory、LSTM)的方法进行异常检测.首先利用小波变换与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis、SSA)对传感器数据进行预处理,之后利用两层LSTM对序列进行向量表示、逆序重构,利用贝叶斯优化算法对LSTM网络进行参数优化,最终通过极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate、MLE)对该段序列进行异常得分估计,最终通过学习异常报警阈值实现时间序列异常检测并发现潜在异常.采用桥梁某部位的应变数据、风速数据与振动传感器数据进行仿真实验,验证了所提方法相比其他传统方法具有更高的精确性.