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面向电力大数据日志分析平台的异常监测集成预测算法

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【作者】 倪震李千目郭雅娟

【Author】 Ni Zhen;Li Qianmu;Guo Yajuan;School of Computer Science and Engineering,Nanjing University of Science and Technology;School of Information Engineering,Nanjing Xiaozhuang University;Electric Power Research Institute,Jiangsu Electric Power Company;

【机构】 南京理工大学计算机科学与工程学院南京晓庄学院信息工程学院国网江苏省电力公司电力科学研究院

【摘要】 随着电力企业网络技术的发展,传统和新生的日志处理系统已不能满足大数据状态下的日志分析要求,为了实现系统日志异常分析的目标,该文提出一种基于时间序列的系统异常数量集成预测算法和面向该算法的评价体系。该算法对多种分类预测算法进行集成,对收集到的日志数据进行分类预测,进而实现了以综合最优的准确度预测系统的异常数量,评价体系很好地支持了该算法的工作,算法增强了日志分析平台的安全性。

【基金】 国网公司科技项目;江苏省重大研发计划产业前瞻项目(BE2017100);赛尔下一代互联网创新项目(NGII20160122)
  • 【DOI】10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.05.016
  • 【分类号】TP301.6;TP311.13
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】211
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