MultiRC：突破事后检测局限，预测未来异常的时序异常预测模型

主要观点总结

本文介绍了华东师范大学团队在最新研究中将目光投向时间序列异常预测的任务。基于异常发生前存在与正常状态相异的前兆信号的假设，他们提出了多尺度重构对比方法，在异常预测和检测任务上取得了显著效果。该方法旨在解决现有研究忽略预防性维护需求的问题，并能够通过识别前兆信号进行未来的异常预测。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景与动机

现有时间序列异常检测技术主要关注对历史序列异常的捕捉，但忽略了预防性维护的需求。研究团队发现，在异常现象浮现之前，数据存在从正常状态向异常状态的微妙波动，这些波动是未来异常的隐秘前兆信号。

关键观点2: 方法与模型

为了解决上述问题，研究团队构建了基于多尺度重构对比学习的时间序列异常预测与检测的联合学习方法（MultiRC）。该方法包括输入序列处理、多尺度结构、掩码时间序列重构和基于生成的对比学习四部分。

关键观点3: 多尺度结构的特点

多尺度结构基于周期较长的变量更可能逐渐演变，而周期较短的变量更可能快速变化的观点。研究团队通过识别每个变量的主导周期进行掩码，以估算其反应时间。此外，多尺度分片帮助捕捉不同时间间隔的特征，从而适应不同的反应时间。

关键观点4: 实验效果

在多个数据集上的实验结果表明，MultiRC在异常预测任务中展现出了显著的优势，特别是在PSM和SWaT数据集上的表现尤为突出。此外，在异常检测任务中，该模型也展现了强大的竞争力。

关键观点5: 团队介绍

该研究团队来自华东师范大学的决策智能实验室，具有国际化、高水平的导师团队，主要研究方向包括人工智能、机器学习和数据管理。他们通过对复杂异构数据进行高精度、高效率的分析和管理，助力不同行业的数字化转型和决策支持。

文章预览

本文来自华东师范大学团队的最新研究, 首次将目光投向了一项创新的时间序列任务——时间序列异常预测。基于异常发生前必然存在与正常状态相异的前兆信号这一核心假设, 研究团队提出了多尺度重构对比方法, 在异常预测和异常检测任务上均达到 SOTA 效果。与过往那些专注于事后识别的异常检测工作不同,此模型以前瞻性的视角,专注于预测未来的异常。 1.背景 时间序列异常检测技术,凭借对历史序列异常的捕捉,为故障源定位提供了有力支持而备受关注。然而, 这篇工作指出, 现有研究忽略了预防性维护的迫切需求。通过实际观察,研究者们发现,在异常现象浮现之前,数据往往会经历从正常状态向异常状态的微妙波动。这一波动,被定义为反应时间,而其本身,则被视为未来异常的隐秘前兆信号。 尽管现有方法在异常检测中具有良好的效果, 但这些方法 ………………………………