简介:考虑ATM交易过程当中产生的一系列参数,如交易量、交易成功率和响应时间等,对交易状态特征进行分析并建立了异常检测模型。针对成功率与响应时间2个参数,利用聚类算法将数据点划分为正常点、疑似异常点、异常点3大类。对于疑似的异常点,再根据其时间序列周围点的分布情况确定是否确实为异常点;对于交易量参数,首先通过LOF局部离群因子对离群点进行识别,再结合交易量随时间的移动均线及标准差加以辅助筛选,得到初步的疑似异常点,进一步通过与不同天同一时刻数据进行比较,最终确定是否为异常点。根据上述模型,本文将异常情况划分为3个预警等级,并对重大故障情况进行预测。
简介:摘要随着我国社会市场经济快速发展,现代化城市建设不断加快,城市用电量逐年增加,尤其在夏季用电高峰期,我国的城市用电量增加较猛。为了满足电力供不应求的局面,电缆作为电力传输、电路连接的工具得到开发,在日常生活中被广泛应运。目前,由于电缆作为电力输送的重要工具,电网出现故障的主要因素之一就是电缆故障,所以,电力企业要能够及时、准确掌握电缆出现故障的检测方法、故障的类型以及原因,只有做到这样才可以保障电力系统稳定运行,促进社会经济健康发展。本文主要是对关于电力电缆故障检测方法进行分析,在这个基础上提出了下文中的一些内容,希望给与同行业工作的人员提供出一定价值的参考。