ATM交易状态特征分析与异常检测

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1、2017年重庆交通大学第十届数学建模竞赛论文选题：B队长队员队员姓名：陈佳锐魏煜杭喻新程机电与车辆工程学院机电与车辆工程学院机电与车辆工程学院所在学院：ATM交易状态特征分析与异常检测摘要银行的ATM应用系统包括前端ATM机和后端总行数据中心处理系统，对于交易异常状态判断的问题就是对业务量，交易响应时间，交易成功率的分析与处理，使得数据处理中心能够根据几个参数变化的波动性和周期性判断出ATM应用系统的交易状态，并能在交易状态异常的条件下作出及时且准确的报警，同时减少虚警误报。针对问题一，由于工作日与非工作日的业务量在业务低谷时间段和正常业务时

2、间段有显著的差别，节假日的业务量不符合平常工作日与非工作日业务量的变化规律，因此分别提取平常工作日与非工作日7:00~23:00每小时的平均业务量，作为对业务量分析的参数。建立非线性二次多项式回归模型，分段求出4个反映业务量与时刻的理论方程并进行0.05下的回归显著性检验。我们对平均每小2时的交易响应时间进行统计分析后，并用高斯曲线拟合，得出t~N(91.95，12.5)，对此确定了3以内的交易响应时间t的一个模糊集合，并定义了隶属函数iA关于交易响应时间t的公式，用所建立的模糊数学模型求解出交易响应时间较大i的临界值t126m

3、s。结合3月3日的数据，考虑到凌晨交易成功率波动较大的0特点，将11:00~12:00每分钟的交易成功率作为分析数据，建立离群检测模型求出交易成功率的离群临界值w0.9371。0针对问题二，在问题一的基础上，可利用所求的4个理论方程求出不同时刻下业务量的理论值；利用模糊数学模型中的经验公式，求出交易响应时间正常与异常的临界值t126ms；为得到交易成功率的离群临界值，以水平检验0.050为标准，利用离群检测模型求出w0.9371。据此，将这三个特征参数作为分析0ATM交易状态的因素。由于这三个参数的分析是有范围的，因此，在正常业务时

4、间段，我们模拟计算机的算法流程图建立了算法流程图模型对ATM应用系统的状态进行检测，利用概率的大小对ATM交易状态异常作出及时报警，并减少了虚警误报。针对问题三，在业务低谷时间段，由于业务量小，交易成功率的偶然误差出现的概率较大。在深夜，用户的操作速度会快于白天，而用户操作速度会直接影响交易成功率和交易响应时间，因此容易造成交易成功率起伏很大和交易响应时间缓慢的现象。为了表示用户操作速度的快慢，我们定义了操作间隔时间为可采集的数据。并建立离群检测模型，对用户的操作间隔时间进行定量分析，求出操作间隔时间短暂与正常的临界值。在问题二建立的算法

5、流程图模型中，对交0易成功率和交易响应时间判别之前，需对用户操作间隔时间进行分析判断，可提高ATM交易状态异常检测的准确度，并减少虚警误报。关键词：二次多项式回归模型模糊数学离群检测异常检测方案操作间隔时间1一、问题重述1.1引言随着社会的进步，ATM机在我们的日常生活中发挥着日愈重要的作用。ATM机是新时代的智能化产物，现在，我们可以在ATM机上办理转账，取钱，查询余额等简单业务，而不用在柜台排队等待，它为我们节省了大量时间。ATM应用系统包括ATM机（前端）和总行数据中心的处理系统（后端），前端和后端共同协调处理完成人们所要办理的业务。有

6、时，ATM应用系统会出现异常或故障，常见的情形有：1、分行侧网络传输节点故障。2、分行侧参数数据变更或者配置错误。3、数据中心后端处理系统应用进程异常，响应缓慢。这不仅会影响银行的工作效率，而且会给人们带来不便。因此，找到合理的方式以及时发现并处理ATM应用系统的异常或故障极为重要。1.2问题的提出某商业银行总行数据中心监控系统通过对每家分行的业务量，交易成功率，交易响应时间等变量的汇总数据作统计分析，针对捕捉整个前端和后端整体应用系统运行情况以及时发现异常或故障，提出以下问题：（1）选择、提取和分析ATM交易状态的特征参数。（2）设计一套交

7、易状态异常检测方案，在对该交易系统的应用可用性异常情况下能做到及时报警，同时尽量减少虚警误报。（3）设想可增加采集的数据。基于扩展数据，你能如何提升任务（1）（2）中你达到的目标？二、定义与符号说明符号意义单位F检验值U回归平方和Q剩余平方和m自变量个数n自由度数Nˆ对应不同时刻T下的理论业务量值iN对应不同时刻T下的实际业务量值iN某时段内的实际平均业务量值N工作日平均每小时的业务量N工作日与非工作日不同时刻业务量的理论值0T时刻b(i0,1,2)i回归系数2随机误差t交易响应时间正常与异常的临界值0w交易成功率的离群临界值0w交易成功

8、率的平均值w(1)交易成功率的最小值w表示同一时刻的实际交易成功率A(ti)ti下的隶属度，且∈[0,1]t不同时段的交易响应时间msit交易响应时间的最小值ms