面向电力大数据日志分析平台的异常监测集成预测算法

• 作者: 倪震 李千目 郭雅娟
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 日志分析 异常监测 大数据平台 集成预测算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 634-645
• 页数: 12页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 9476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2017.41.05.016

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李千目	南京理工大学计算机科学与工程学院	169	1365	19.0	28.0
2	郭雅娟	国网江苏省电力公司电力科学研究院	14	88	6.0	9.0
3	倪震	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	7	1.0	2.0