ATM交易状态特征分析和异常检测,本论文可用于异常检测论文范文参考下载，异常检测相关论文写作参考研究。
异常检测论文参考文献：
本文以银行ATM交易状态为研究对象,研究ATM交易状态的特征以及交易异常状态的检测,并且对ATM交易出现异常状态提出预警.
针对问题（1）,首先我们选取业务量作为ATM交易状态特征的评价指标.将本文所提供的每日每分钟业务量指标划分为每日总业务量指标和日内每10分钟业务量指标,以此作为判断不同日期的ATM交易状态和不同时间的ATM交易状态.运用聚类分析的方法,对不同日期的ATM交易状态进行聚类分析,提出春节前5天、春节期间7天、工作日（非法定假日）和周末（非法定假日）共4个时期的ATM交易状态；同样运用聚类分析的方法,对不同时间的ATM交易状态进行聚类分析,提出上班高峰业务时间、早间和晚间业务时间以及夜间低谷业务时间共3个时间的ATM交易犹态；
针对问题（2）,根据银行数据中心监控系统分析可知,ATM交易系统出现异常或故障主要分为前端交易异常和后端处理异常.具体表现为业务量陡降、交易成功率低下和交易响应时间过长三个特点.根据这些特点,我们可以判断出不同日期和不同时间的ATM交易系统异常状态.由此我们建立了不同日期的ATM交易系统异常检测模型和不同时间的ATM交易系统异常检测模型.
针对问题（3）,由问题（2）建立的ATM交易系统异常检测模型可以判断发生异常的概率,但是该模型仅仅是以1月23日至4月23日共91天的数据求解得出的,难以作为日常ATM交易系统异常状态的检测,同时存在较大的偶然性,例如春节期间所带来的特殊性.为此,我们应该采集一年的交易数据,建立不同日期和不同时间的ATM交易系统异常检测模型.同时,采用动态更新的ATM交易系统异常检测模型,作出更准确、及时的判断.
最后采用动态优化的思想,将上述的模型进行动态拟合求解,寻找出更精确、更及时的ATM交易系统异常检测模型,并对模型进行评价和推广.
ATM 特征分析
聚类分析 logit异常检测模型
问题的提出
商业银行总行数据中心监控系统为了实时掌握全行的业务状态,每分钟对各分行的交易信息进行汇总统计.汇总信息包括业务量、交易成功率、交易响应时间三个指标.商业银行总行数据中心监控系统通过对每家分行的汇总统计信息做数据分析,来捕捉整个前端和后端整体应用系统运行情况以及时发现异常或故障.常见的故障场景包括但不限于如下情形：
1.分行侧网络传输节点故障,前端交易无法上送请求,导致业务量陡降；
2.分行侧参数数据变更或者配置错误,数据中心后端处理失败率增加,影响交易成功率指标；
3.数据中心后端处理系统异常（如操作系统CPU负荷过大）引起交易处理缓慢,影响交易响应时间指标；
4.数据中心后端处理系统应用进程异常,导致交易失败或响应缓慢.
根据某商业银行ATM应用系统某分行的交易统计数据,建立数学模型解决如下问题：
（1）选择、提取和分析ATM交易状态的特征参数；
（2）设计一套交易状态异常检测方案,在对该交易系统的应用可用性异常情况下能做到及时报警,同时尽量减少虚警误报；
（3）设想可增加采集的数据.基于扩展数据,你能如何提升任务（1）（2）中你达到的目标?
问题的分析
问题（1）需要分析ATM交易状态,我们采取分类的思想,以交易量作为判断指标将ATM交易状态划分为不同的特征状态.首先,我们将本文所提供的每日每分钟业务量指标划分为每日总业务量指标和日内每10分钟业务量指标,以此作为判断不同日期的ATM交易状态和不同时间的ATM交易状态.结合聚类分析的情况,同时考虑到国内春节前后的特殊性,并参考许元红[1]（2006）的研究,我们可以初步判断出本文所给的数据受到春节因素的影响.由此,我们提出春节前5天、春节期间7天、工作日（非法定假日）和周末（非法定假日）共4个时期的ATM交易状态；再次运用聚类分析的方法,对不同时间的ATM交易状态进行聚类分析,提出午间高峰期、正常业务时间以及夜间低谷业务时间共3个时间的ATM交易状态.并对不同时期各个时间的ATM交易状态进行分析,得出结论.
问题（2）需要设计一套交易状态异常检测方案,首先我们根据ATM交易系统出现异常的原因和表现特征进行分析,可知ATM交易系统出现异常具体表现为业务量陡降、交易成功率低下和交易响应时间过长三个特点.基于这些特点,可以初步判斷某一时期和某一时间是否存在异常,并建立ATM交易系统状态指标.然后,运用logil回归模型进行分析,选取交易量、平均交易成功率和平均交易响应时间共3个指标作为解释变量,对ATM交易系统状态指标进行回归分析,并对模型进行参数估计.由此建立不同日期的ATM交易系统异常检测模型和不同时间的ATM交易系统异常检测模型.最后,运用移动平均法的思想,选取MA3作为下一时期3个解释变量的预测值,选取MA5作为下一时间3个解释变量的预钡J值,对下一时期和下一时间的交易系统是否异常进行检测,最终得出ATM交易系统出现异常的概率,相应做出预防系统异常工作和系统异常的处理工作.
问题（3）,由问题（2）建立的ATM交易系统异常检测模型可以判断发生异常的概率,但是该模型仅仅是以1月23日至4月23日共91天的数据求解得出的,难以作为日常ATM交易系统异常状态的检测,同时存在较大的偶然性,例如春节期间所带来的特殊性.为此,我们应该采集一年的交易数据,建立不同日期和不同时间的ATM交易系统异常检测模型.同时,采用动态更新的ATM交易系统异常检测模型,作出更准确、及时的判断.
模型的假设
假设ATM交易系统异常一定会导致交易未成功,使得交易成功率下降；
假设ATM交易系统异常一定会导致交易响应时间过长；
假设ATM交易系统异常和交易量无关；
结论：关于本文可作为异常检测方面的大学硕士与本科毕业论文异常检测算法 lof论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
基于粗糙集分布式网络异常检测方法
摘要：随着互联网应用技术的发展，网络安全问题一直是人们重点关注的问题。网络入侵的检测可以分为对网络误用的检测和对网络异常的检测，网络误用检测仅仅。
带电检测诊断技术在状态检修中的应用
摘要：智能电网的建设是当今世界的热点问题。这也是中国的主要研究和发展方向。通过对智能电网的整体分析，发现在发展过程中，智能电网面临着许多发展缺陷。
中国实际利率状态转换和阶段性平稳特征
摘要：我们使用三状态Markov区制转移模型研究了从1999年10月至2010年11月中国实际利率的时间序列行为。结果显示，Ex-post实际利。