本文關(guān)鍵詞：面向監(jiān)測數(shù)據(jù)壓縮的自適應(yīng)SDT算法　出處：《中國測試》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)壓縮 旋轉(zhuǎn)門算法 平滑處理 自適應(yīng)調(diào)整

【摘要】：為降低IT運維系統(tǒng)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)量、提高數(shù)據(jù)存儲效率,提出一種自適應(yīng)的旋轉(zhuǎn)門算法(adaptive swinging door trending,ASDT)。針對傳統(tǒng)SDT算法存在抗噪性弱、參數(shù)選取困難等缺陷,ASDT首先通過最小二乘平滑處理,減小噪聲數(shù)據(jù)對SDT趨勢判斷的影響;然后通過改進死區(qū)限值過濾算法,對經(jīng)平滑處理后的數(shù)據(jù)進行壓縮;最后基于相鄰壓縮區(qū)間標準差變化,自適應(yīng)調(diào)整壓縮精度參數(shù)。實驗結(jié)果表明:在保證數(shù)據(jù)保真度的前提下,ASDT的仿真數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)上的壓縮比分別提高60%和24%以上。
[Abstract]:In order to reduce the real-time monitoring data of IT operation and maintenance system, improve the efficiency of data storage. In this paper, an adaptive swinging door trending algorithm is proposed. The traditional SDT algorithm has weak noise resistance. At first, the influence of noise data on SDT trend is reduced by least square smoothing. Then the smoothing data is compressed by improving the dead-zone limit filtering algorithm. Finally, based on the variation of the standard deviation of the adjacent compression interval, the compression precision parameters are adjusted adaptively. The experimental results show that: under the premise of ensuring the fidelity of the data. The compression ratio of simulation data and real data of ASDT is increased by more than 60% and 24% respectively.
【作者單位】： 國家電網(wǎng)公司北京電力醫(yī)院信息通訊部;電子科技大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61300192) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(ZYGX2014J052) 北京電力醫(yī)院一體化運維監(jiān)控與管理項目(HW2015000759)
【分類號】：TP306
【正文快照】： 0引言隨著企業(yè)信息化建設(shè)的不斷推進和完善,計算機軟硬件系統(tǒng)的運行維護已經(jīng)成為了各行業(yè)普遍關(guān)注的問題。而IT運維工作中一項重要的內(nèi)容是對主機設(shè)備的運行狀態(tài)以及網(wǎng)絡(luò)負載等信息進行實時監(jiān)控和記錄,以實現(xiàn)異常情況的及時告警、故障診斷以及數(shù)據(jù)挖掘等功能[1]。因此,為確保

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1369466