CN110880984A 基于模型的流量异常监测方法、装置、设备及存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）_第1页
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文档简介

道福安社区益田路5033号平安金融中所述流量波动范围内，则判定待测时间流量异2采集流量监测数据作为样本数据，其中，所述流量监测数基于所述样本数据和预置自回归移动平均模型，计获取所述样本数据对应的历史时间，并根据所述基于所述第一预测值、所述样本数据中对应的实际采用极大似然函数计算所述自回归移动平均模型的模型参若所述时间序列不为平稳序列，则对所述时间序列进行计算所述样本数据与所述第一预测值的差值，并按时间先后顺序对所述差值进行排基于所述第一预测值及所述样本数据中对应的实际值3第一计算模块，用于基于所述样本数据和预置自回第二计算模块，用于获取所述样本数据对应的第三计算模块，用于基于所述第一预测值、所述样本第四计算模块，用于通过所述模型函数对待测时判断模块，用于监测待测时间对应的实际流量9.一种基于模型的流量异常监测设备，其特征在流量异常监测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的流量异常监测型的流量异常监测监测程序，所述流量异常监测程序被处理器执行时实现如权利要求1-745值与观测值的干扰项；p表示自回归模型函数的阶次；q表示移动平均模型函数6[0040]第四计算模块，用于通过所述模型函数对待测时间的流量值进[0047]第一计算单元，用于采用极大似然函数计算所述自回归移动平均模型的模型参t-i表示相邻两个时间节点的流量差值。7述自回归移动平均模型的模型参数，进而构建所述自回归移动平均模型对应的模型函数，1004可选的可以包括标准的有线接口、无线[0073]本领域技术人员可以理解，图1中示出的流量异常监测设备的硬件结构并不构成8用户接口1003主要用于侦测确认指令和编辑指令等。而处理器1001可以用于调用存储器9示模型参数；αt表示t时刻流量的预测值与观测值的干扰项；p表示自回归模型函数所述自回归移动平均模型的模型参数，进而构建所述自回归移动平均模型对应的模型函t-i表示相邻两个时间节点的流量差值。[0128]已知卡尔曼滤波算法的原理是基于上一时刻的状态可以递推当前时刻的状态估[0140]第四计算模块60，用于通过所述模型函数对待测时间的流量值进行流量预测计出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质

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