Information Technology and Security, Vol. 9, Iss. 2 (17)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Information Technology and Security, Vol. 9, Iss. 2 (17) за Ключові слова "anomalies"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Порівняльне дослідження алгоритмів виявлення точок змін в регресійних моделях часових рядів(Institute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”, 2021) Рябцев, Вячеслав Віталійович; Шарадкін, Дмитро Михайлович; Клят, Юрій ОлександровичОсновна мета моніторингу будь яких об’єктів та процесів реального світу –від технічних пристроїв до пандемій –є виявлення внутрішніх змін або змін поведінки об’єкта, що вивчається. Поведінка об’єкта може змінюватися з часом через його реакцію на зовнішні події, а також під впливом законів розвитку самого об’єкта. Проблеми виникають у випадках, коли такі внутрішні зміни не спостерігаються безпосередньо. У такому разі отримати інформацію про внутрішні зміни що відбулися можливо лише за допомогою аналізу часових рядів значень параметрів об’єктів, вимірювання яких можливо здійснити технічно та/або організаційно. Проаналізовано алгоритми, що базуються на описі рядів у вигляді лінійних регресійних моделей та призначених для виявлення змін у таких часових рядах. Припускається, що у разі виникнення змін часовий ряд до і після точки в якій такі зміни відбулися описується моделями, які неможливо вважати ідентичними. Розглядається як відомі алгоритми аналізу ідентичності моделей, так і алгоритми, які раніше не описувалися в літературі. Зокрема, алгоритм, що ґрунтується на аналізі змін значень коефіцієнтів регресійних моделей; на аналізі довірчого інтервалу передбачених за регресійними моделями значень ряду; на аналізі залишків регресії з використання нерівності Гефдінга; алгоритми Чо у порівняння дисперсій залишків моделей; алгоритм порівняння розподілів залишків з використанням критерію Колмогорова-Смирнова. Різноманітність характеру зміни поведінки об’єктів моніторингу, в основі яких лежить непередбачуваність причин, що їх викликали, не дозволяють вибрати єдиний універсальний алгоритм виявлення точок змін і робить порівняльну оцінку різних алгоритмів актуальним інженерним і технічним завданням. Аналіз алгоритмів пропонується виконувати на множині еталонних зразків змін, що найбільш характерні для часових рядів параметрів об’єктів у різних прикладних галузях. Ефективність алгоритмів оцінюється за допомогою статистичного експерименту як з точки зору їх здатності виявити саму зміну, так і за порівнянням кількості помилок хибного виявлення та пропуску реальних змін, що генеруються кожним з алгоритмів. Отримані результати можуть стати основою подальшого дослідження, зокрема при побудові ансамблю алгоритмів виявлення точок змін поведінки об’єктів моніторингу.