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基于LSTM的GWAC光變曲線預(yù)測與預(yù)警研究

發(fā)布時間:2020-06-13 10:16
【摘要】:天文大數(shù)據(jù)是科學(xué)領(lǐng)域研究中的重要一環(huán),對天體現(xiàn)象的研究可以使我們進(jìn)一步了解宇宙,這是解決天文學(xué)相關(guān)難題的必要基礎(chǔ)。光變曲線是光亮度隨時間變化的函數(shù),研究能夠發(fā)現(xiàn)短時發(fā)生的瞬變天體現(xiàn)象。GWAC提供了重要的星體點(diǎn)源圖像信息,是中法合作的SVOM項(xiàng)目中重要的地面設(shè)備。在光變曲線研究中,選取適當(dāng)?shù)姆椒▽?shí)時光亮度數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控與異常亮度值預(yù)警是非常重要的。本文首先對課題研究方法的背景與意義進(jìn)行了概述,結(jié)合課題的需求分析了光變曲線的研究意義以及LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對課題需求的適用性,為光變曲線研究的本質(zhì)做出了定義。同時列舉了近年來國內(nèi)外學(xué)者對光變曲線的研究以及相關(guān)異常檢測方法在各個領(lǐng)域的研究成果。對于相關(guān)的技術(shù)理論進(jìn)行了概述,這是本文研究方案的理論基礎(chǔ)。之后對本文使用的光變曲線數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了介紹,描述了光變曲線從點(diǎn)源圖像到光亮度曲線生成的過程,在數(shù)據(jù)庫中對點(diǎn)源信息提取了所需要的特征值,分別包括星體的uniqueID、時間戳、光亮度值。對于選取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分析以對其有更好的理解。將提取的特征值進(jìn)行預(yù)處理后作為所選模型的使用數(shù)據(jù)。本文實(shí)現(xiàn)了基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線學(xué)習(xí)預(yù)警算法,使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。介紹了模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)選取的過程,對模型性能進(jìn)行了的評估,并根據(jù)模型預(yù)測值與真實(shí)值的誤差提出了基于預(yù)測誤差的異常檢測算法,使用真實(shí)數(shù)據(jù)與人工添加異常數(shù)據(jù)對算法進(jìn)行評估。在此之后,實(shí)現(xiàn)了基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)的預(yù)警算法。與離線算法相比,模型在線學(xué)習(xí)的過程利用新的觀測數(shù)據(jù)更新模型的權(quán)重。解決了實(shí)時數(shù)據(jù)流預(yù)測誤差偏移的問題,即實(shí)時光變曲線異常亮度數(shù)據(jù)出現(xiàn)時所造成的預(yù)測誤差偏離正常值,導(dǎo)致對之后獲取正常亮度數(shù)據(jù)的預(yù)測偏差。對于疑似異常點(diǎn)處權(quán)重的更新與正常點(diǎn)不同,使得異常點(diǎn)后的預(yù)測結(jié)果可以快速更新到正常狀態(tài)。基于優(yōu)化后的預(yù)測誤差,使用基于統(tǒng)計的方法進(jìn)行異常檢測。實(shí)驗(yàn)證明,相比于離線學(xué)習(xí)預(yù)警算法,對于異常點(diǎn)的檢驗(yàn)有著更好的適用性。
【圖文】:

實(shí)例圖,點(diǎn)異常,數(shù)據(jù)集,實(shí)例


圖 2-1 基于兩個數(shù)據(jù)集的點(diǎn)異常實(shí)例Figure2-1 Poiot anomaly instances based on two data sets.變曲線當(dāng)中,,我們只關(guān)注某一顆星體的單一亮度值的較于前后時間點(diǎn)而已言遠(yuǎn)超過正常的亮度范圍,就可常義,如果數(shù)據(jù)實(shí)例在特定上下文中是異常的,但對于被稱為上下文異常,也稱為條件異常。的考慮因素主要包括以下兩點(diǎn):聯(lián)的屬性用來確定上下文(或附近)的。例如,在空間數(shù)據(jù)集下文屬性。在時間序列數(shù)據(jù)中,時間屬性本身就是整定了事件實(shí)例的位置。對于星體亮度而言,時間的節(jié)

示意圖,光變曲線,示意圖,天文技術(shù)


第 2 章 相關(guān)理論技術(shù)研究曲線研究而言,由于星體的數(shù)據(jù)是由觀測望遠(yuǎn)鏡拍攝所獲取的時需要考慮拍攝設(shè)備影響數(shù)據(jù)觀測的結(jié)果以及天文現(xiàn)象發(fā)生因素。這些屬性的設(shè)定非常依賴于相關(guān)的天文技術(shù),因此上下界定。異常相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)例集合與整個數(shù)據(jù)集不一致,則稱為集合異常。集據(jù)本身可能不是異常,但它們作為集合一起出現(xiàn)時是異常的
【學(xué)位授予單位】:北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP391.41;P11

【相似文獻(xiàn)】

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7 楊f逃

本文編號:2711027


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