Сингулярный спектральный анализ (ССА) является относительно новым методом анализа нестационарных временных рядов. Слабой стороной ССА является отсутствие аналитического модельного представления ряда, например, в виде суммы простых функций, компактное аналитическое представление которых могло бы быть нагляднее и доступнее для интерпретации, чем совокупность большого количества компонент. В настоящей работе описан оригинальный метод вариативного моделирования, позволяющий устранить отмеченную слабую сторону ССА путем совместного использования его и метода моделетеки для получения компактного и легко интерпретируемого модельного представления изучаемого временного ряда с желаемым уровнем его адекватности ряду, цели и условиям идентификации. Первый этап предлагаемого метода заключается в разложении исходного временного ряда на компоненты с помощью ССА. Разложение исходного ряда завершается выделением интересующих исследователя компонент. На втором этапе компоненты идентифицируются моделями из априори сформированной моделетеки согласно целям идентификации. Результатом является результирующая модель исходного временного ряда в аддитивной или аддитивно-мультипликативной форме. Применимость метода рассматривается на примерах идентификации искусственного ряда и реальных ежедневного данных изменения мутности воды в реке в г. Челябинске за 2005 г. Первый этап предлагаемого метода заключается в разложении исходного временного ряда на компоненты с помощью ССА. Разложение исходного ряда завершается выделением интересующих исследователя компонент. На втором этапе компоненты идентифицируются моделями из априори сформированной моделетеки согласно целям идентификации. Результатом является результирующая модель исходного временного ряда в аддитивной или аддитивно-мультипликативной форме. Применимость метода рассматривается на примерах идентификации искусственного ряда и реальных ежедневного данных изменения мутности воды в реке в г. Челябинске за 2005 г.
В статье рассматривается сравнительный анализ методов исследования входных и выходных данных и внутренних трафиков информационной системы. Предложен подход к обнаружению атак отказа в обслуживании, основывающийся на анализе временных рядов. Приводятся результаты обнаружения атак на основе пороговых значений.
Статья отражает результаты очередного этапа исследований, посвященных подходам к оценке интенсивности рискованного поведения. Статья содержит описание способов формирования указанной оценки интенсивности на основе максимального и минимального интервала, а также интервала-медианы между эпизодами поведения. Решение рассматриваемой задачи основывается на формировании и анализе формул для функции распределения (и совместного распределения) соответствующих порядковых статистики, плотности распределения, а также на выборе значений его параметров. Предложены подходы к анализу качества полученных оценок.
Рассматриваются современные методы статистического анализа, такие как вейвлет-анализ, метод «Гусеница», нестандартный анализ и их применение к изучению солнечной активности.
Одним из подходов к обнаружению сетевых аномалий является анализ рядов показателей функционирования сети. Характеристики, рассчитанные по вейвлет-коэффициентам, действительно, более чувствительны к изменениям ряда, чем характеристики, рассчитанные непосредственно по ряду, но при этом требуют большего объема вычислений, поэтому спектрально-временные алгоритмы, безусловно, подлежат оптимизации для применения в системах реального времени. Кроме того, существуют различные подходы к выполнению вейвлет-разложений, каждый из которых занимает свое место по информативности (по количеству уточняющих коэффициентов), области достоверных значений, вычислительной сложности преобразований. В статье предлагается обоснованный подход к выполнению таких алгоритмов для применения в режиме реального времени в системах обнаружения аномалий телекоммуникационных данных.
1 - 5 из 5 результатов