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题名基于预测和动态阈值的流量异常检测机制研究
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作者
尹波
夏靖波
倪娟
余辉
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机构
空军工程大学信息与导航学院
中国人民解放军
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出处
《电视技术》
北大核心
2013年第1期105-108,共4页
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基金
全军军事学研究生课题(2010XXXX-488)
陕西省自然科学基金项目(2009JM8001-1)
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文摘
针对流量异常检测中的基线和阈值难以精确刻画的问题,提出了一种基于预测和动态阈值的异常检测机制。通过构造混沌支持向量机预测模型对流量基线值进行确定;采用假设检验的异常检验方法,利用一天中各时段对应训练集拟合残差符合正态分布的特点构造符合t分布的随机变量,进而计算各时段预测残差的置信区间来动态地确定网络流量的阈值。实验结果表明,预测模型具有很高的预测精度,该异常检测机制具有一定的可行性。
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关键词
异常检测
混沌支持向量机模型
流量预测
残差
置信区间
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Keywords
anomaly detection
chaos support vector machine model
traffic prediction
residual
confidence interval
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名城市轨道交通自动售检票系统实时进站客流量异常检测
被引量:1
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作者
张见
张宁
邵家玉
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机构
东南大学自动化学院
东南大学智能运输系统研究中心轨道交通研究所
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出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2018年第10期21-24,38,共5页
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基金
江苏省重点研发计划(社会发展)项目(BE2016740)
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文摘
阈值范围的合理设定,对AFC(自动售检票)系统实时进站客流量数据的有效性检测至关重要。采用改进的小数据量法计算历史进站客流数据时间序列的Lyapunov指数,验证该序列的混沌特性;利用C_C方法确定混沌时间序列的时间延迟和最佳嵌入维数,对原时间序列进行相空间重构,确定模型训练测试样本集;采用大范围网格搜索方法优化混沌支持向量机回归模型参数,利用优化后的模型预测各时段的进站客流量;利用训练样本集中各时段进站客流量预测残差序列的分布特性,确定在某一置信度下各时段进站客流量预测残差的置信区间,从而确定未来时段的进站客流量异常检测的阈值上限和阈值下限。试验结果表明,该方法有效地增强了系统对于AFC系统实时进站客流量数据有效性检测的能力。
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关键词
城市轨道交通
自动售检票系统
客流量
混沌支持向量机回归模型
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Keywords
urban rail transit
AFC system
volume of passenger flow
chaos support vector regression model
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
U293.22
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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