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源圖像信息,是中法合作的SVOM項目中重要的地面設(shè)備。在光變曲線研究中,選取適當?shù)姆椒▽崟r光亮度數(shù)據(jù)進行監(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)庫進行了介紹,描述了光變曲線從點源圖像到光亮度曲線生成的過程,在數(shù)據(jù)庫中對點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)集進行了分析以對其有更好的理解。將提取的特征值進行預(yù)處理后作為所選模型的使用數(shù)據(jù)。本文實現(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,對模型性能進行了的評估,并根據(jù)模型預(yù)測值與真實值的誤差提出了基于預(yù)測誤差的異常檢測算法,使用真實數(shù)據(jù)與人工添加異常數(shù)據(jù)對算法進行評估。在此之后,實現(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。解決了實時數(shù)據(jù)流預(yù)測誤差偏移的問題,即實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。對于疑似異常點處權(quán)重的更新與正常點不同,使得異常點后的預(yù)測結(jié)果可以快速更新到正常狀態(tài)�；趦�(yōu)化后的預(yù)測誤差,使用基于統(tǒng)計的方法進行異常檢測。實驗證明,相比于離線學(xué)習(xí)預(yù)警算法,對于異常點的檢驗有著更好的適用性。
【圖文】：

圖 2-1 基于兩個數(shù)據(jù)集的點異常實例Figure2-1 Poiot anomaly instances based on two data sets.變曲線當中，，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而已言遠超過正常的亮度范圍，就可常義，如果數(shù)據(jù)實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：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例的位置。對于星體亮度而言，時間的節(jié)

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

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