一种基于复合AI模型的动态阈值设定方法

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传统信息设备的运行状态感知和故障告警主要依靠人工和传统自动化运维,存在开销大、效率低、错报误报率高等缺点。本文提出了一种动态阈值设定机制,能够基于预测结果计算指定置信度下的动态阈值区间。为了得到准确的预测结果,本文提出了离散小波变换-ARIMA-EWFA-ELM(DWAFE)复合模型。该模型通过离散小波变换将原始时间序列拆分为多个子序列,并按照平稳性的不同分别使用ARIMA模型和萤火虫算法(FA)优化的极限学习机模型(ELM)进行处理。最后,通过小波逆变换集成各个子序列的预测结果。此外,本文还提出了指数加权萤火虫算法(EWFA),大大提升了萤火虫算法的寻优性能和收敛速度。在宁夏电力公司核心路由器数据上进行的实验表明,该方法获得了比Bi-LSTM、GRU等基准模型更好的性能,能够实现精准高效的故障预警,从而大大减少企业的人力物力开销。
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