基于FARIMA模型的电网数据服务器流量异常识别

当前电网数据服务器流量异常识别方法的平均时延过长，丢包率过高，因此提出了基于FARIMA模型的电网数据服务器流量异常识别方法。利用多重分形测度方法提取一个维度的电网数据流量特征，对存在较大方差的流量特征进行描述，利用FARIMA模型的回归算法计算电网数据服务器流量阈值，以此分析电网在正常运行条件下的数据服务器流量行为，并对此时的流量阈值进行检测，利用FARIMA模型与参数估计方法实现电网数据服务器流量异常识别。实验结果表明，所提方法能够有效缩短平均时延，降低丢包率。