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1.?? 引言
在商飞大型飞机C919的试飞过程中，数以千计的振动传感器会在数小时的飞行时长内以8 000 Hz的频率记录总计TB级的数据[1].根据正常飞行状态的数据特征相较异常状态会有较大区别，对每个时刻采集到的数据进行实时分析即可发现飞机的飞行状态是否出现异常.这是一类具有高频高维特征的多维时间序列问题，相比于其他的时间序列问题具有更大的难度和研究价值.
传统的时间序列模型在处理飞行时间序列问题时往往具有处理时间长，高维数据处理局限性等问题[2]，而循环神经网络具有强大的记忆长时间信息的能力，能非常有效的解决时间序列问题.其中LSTM网络和GRU网络具有传统RNN所没有的抵抗梯度消失梯度
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