一种基于集成加权卷积自编码器的重型车辆异常检测方法

本发明涉及一种基于集成加权卷积自编码器的重型车辆异常检测方法，属于设备健康管理技术领域，本发明考虑多维数据相关性、针对性设计自编码器重构的异常分数和对应阈值，能够有效地提升基于深度学习的异常检测方法的准确性；本发明基于多维变量数据的相关性分析，建立了多个加权卷积自编码器来重构多维时间序列数据；本发明基于相关系数对每个加权卷积自编码器的损失函数进行加权，有针对性地提高高相关参数的重构精度；本发明为每个重构模型计算异常分数，并通过对模型进行加权，得出综合异常分数和阈值，提高了异常检测方法的有效性，本发明提高重型车辆运行的安全性和稳定性。