Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,最初应用于自然语言处理领域,因其强大的序列建模能力而被广泛用于时间序列分析任务。在物联网传感器故障检测与定位中,传感器数据表现为多变量时间序列,Transformer能够捕捉长距离依赖关系,从而有效识别异常模式。
准确率、精确率、召回率、F1分数平均99.33%以上;Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,最初应用于自然语言处理领域,因其强大的序列建模能力而被广泛用于时间序列分析任务。在物联网传感器故障检测与定位中,传感器数据表现为多变量时间序列,Transformer能够捕捉长距离依赖关系,从而有效识别异常模式。