الانتقال من المتوسط الذروة الكشف

نحن بحاجة إلى نظام الإنذار المبكر أنا أتعامل مع خادم معروف أن يكون لها مشاكل الأداء تحت أخطاء التحميل يتم تسجيلها في قاعدة بيانات جنبا إلى جنب مع الطابع الزمني هناك بعض الخطوات التدخل اليدوي التي يمكن اتخاذها لتقليل تحميل الملقم، ولكن فقط إذا شخص ما على بينة من هذه المسألة. مع مجموعة من المرات التي حدثت أخطاء، كيف يمكنني تحديد بداية ارتفاع في الأخطاء في الوقت الحقيقي يمكننا حساب دوريا أو على كل خطأ يحدث. نحن غير مهتمين حول أخطاء في بعض الأحيان، ولكن لا ر لديها عتبة محددة يمكنني فقط إخطار شخص في أي وقت نحصل على، ويقول ثلاثة أخطاء في خمس دقائق، ولكن أنا م متأكد من أن هناك أفضل طريقة way. I d ترغب في أن تكون قادرة على ضبط حساسية الخوارزمية على أساس التغذية المرتدة من سيسادمينس في الوقت الراهن، أنها د مثل ذلك أن تكون حساسة إلى حد ما، على الرغم من أننا نعلم أننا يمكن أن نتوقع بعض إيجابيات كاذبة. أنا لست إحصائي، وأنا متأكد من ذلك واضح، وتنفيذ هذا يحتاج إلى أن تكون بسيطة نسبيا مع الأدوات الموجودة لدينا سكل خدمة r و أولد-ششول أسب جسكريبت أنا لا أبحث عن إجابة في التعليمات البرمجية، ولكن إذا كان يتطلب برامج إضافية، فإنه ربما فاز تي العمل بالنسبة لنا على الرغم من أنني أرحب بالحلول غير العملية ولكن مثالية كتعليق، لبلدي الفضول. اسكيد 24 أكتوبر 12 في 21 44. لقد كان 5 أشهر منذ كنت قد سألت هذا السؤال، ونأمل كنت أحسب شيء من أنا ذاهب لتقديم بعض الاقتراحات المختلفة هنا، على أمل أن تجد بعض الاستخدام بالنسبة لهم في سيناريوهات أخرى. لحالة الاستخدام الخاص بك أنا لا أعتقد أنك بحاجة إلى أن ننظر إلى سبايك الكشف عن الخوارزميات. هكذا يذهب دعونا دعونا نبدأ مع صورة من الأخطاء التي تحدث على timeline. What تريد هو مؤشر رقمي، وهو مقياس لمدى سرعة الأخطاء القادمة وهذا يجب أن يكون قياس قابل للدراشة - يجب أن يكون سيسادمينس الخاص بك قادرا على وضع حدود التي تتحكم مع ما أخطاء الحساسية تتحول إلى التحذيرات. ذكرت المسامير، وأسهل طريقة للحصول على ارتفاع هو رسم الرسم البياني على كل 20 دقيقة الفاصلة. سيسادمينس الخاص بك سيضع حساسية با سيد على ارتفاعات الحانات ط e معظم الأخطاء التي يمكن تحملها في فترة 20 دقيقة. عند هذه النقطة قد تكون أتساءل إذا كان يمكن تعديل 20 دقيقة طول النافذة يمكن ذلك، ويمكن أن نفكر في طول النافذة كما تعريف كلمة معا في العبارة الأخطاء التي تظهر معا. ما هي المشكلة مع هذا الأسلوب الخاص بك سيناريو خاص حسنا، المتغير الخاص بك هو عدد صحيح، وربما أقل من 3 أنت لن تحدد الحد الأقصى الخاص بك إلى 1، لأن هذا يعني فقط كل خطأ هو تحذير الذي لا يتطلب خوارزمية لذلك اختياراتك للعتبة سوف تكون 2 و 3 هذا لا يعطي سيسادمينس الخاص بك الكثير من السيطرة غرامة الحبيبات. بدلا من عد الأخطاء في نافذة الوقت، وتتبع عدد الدقائق بين الأخطاء الحالية والأخيرة عندما يحصل على هذه القيمة صغيرة جدا، فهذا يعني الأخطاء الخاصة بك هي الحصول على متكررة جدا وتحتاج إلى رفع التحذير. سيسادمينس الخاص بك على الأرجح تعيين الحد في 10 أي إذا كانت الأخطاء تحدث أقل من 10 دقائق على حدة، فإنه مشكلة سا أو 20 دقيقة ربما 30 دقيقة لأقل حرجة مهمة system. This قياس سفر الأمثال يزيل المزيد من المرونة على عكس قياس 1، والتي كان هناك مجموعة صغيرة من القيم التي يمكن أن تعمل مع، والآن لديك مقياس الذي يوفر 20-30 القيم جيدة سيكون لديك سيسادمينس المزيد من المجال لضبط دقيق. هناك طريقة أخرى لمعالجة هذه المشكلة بدلا من النظر إلى ترددات الخطأ، قد يكون من الممكن التنبؤ بالأخطاء قبل حدوثها. ذكرت أن هذا السلوك كان يحدث على ملقم واحد، والذي يعرف أنه لديه مشاكل في الأداء يمكنك مراقبة بعض مؤشرات الأداء الرئيسية على هذا الجهاز، ويكون لهم اقول لكم عندما خطأ سيحدث على وجه التحديد، سوف ننظر في استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، ومؤشرات الأداء الرئيسية المتعلقة القرص إو إذا كان استخدام وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك يعبر 80، ونظام الذهاب إلى إبطاء. وأنا أعلم أنك قلت لك لا تريد تثبيت أي برنامج، وانها صحيح أنه يمكن أن تفعل هذا باستخدام بيرفمون ولكن هناك أدوات مجانية هناك والتي سوف تفعل هذا بالنسبة لك، مثل ناجيوس وزينوس. والناس الذين جاءوا هنا يأملون للعثور على شيء عن الكشف عن ارتفاع في سلسلة زمنية. سبيك كشف في سلسلة زمنية. أبسط شيء يجب أن تبدأ به هو لحساب المتوسط ​​المتحرك لقيم الإدخال الخاص بك إذا كانت السلسلة الخاصة بك هو x1، x2، ثم سوف حساب متوسط ​​متحرك بعد كل ملاحظة. مك 1 - ألفا M ألفا هك. كما سيحدد ألفا كم من الوزن يعطي قيمة أحدث من هك. إذا كانت قيمتك الجديدة قد تحركت بعيدا جدا عن المتوسط ​​المتحرك، على سبيل المثال. ثم رفع التحذير. المتوسطات المتحركة لطيفة عند العمل مع البيانات في الوقت الحقيقي ولكن لنفترض أن لديك بالفعل مجموعة من البيانات في جدول، وكنت ترغب فقط في تشغيل استعلامات سكل ضده للعثور على spikes. I أن سوجستبيوت القيمة المتوسطة من الوقت سيريبيوت الانحراف المعياري سيغما. Isolate تلك القيم التي هي أكثر من 2 سيغما فوق المتوسط ​​قد تحتاج إلى ضبط هذا العامل من 2.More متعة الاشياء حول سلسلة time. Many في العالم الحقيقي سلسلة الوقت المعرض سلوك دوري هناك نموذج يسمى أريما الذي يساعدك على استخراج هذه الدورات من سلسلة الوقت الخاص بك. المتوسطات المتحركة التي تأخذ في الاعتبار السلوك الدوري هولت وفصل الشتاء. أبحثت عن خوارزميات الكشف على الانترنت وجدت في معظمها المواد الأكاديمية التي هي فوق رأسي قد تعقد الإجابة، ولكن لا ر اجتياز اختبار شخصي بسيط صحح لي أخطائي إذا أنا م الخطأ، ولكن أنا لا أعتقد أنني أبحث عن خوارزمية الكشف الذروة مرة واحدة وصلت الأخطاء إلى ذروتها، ويبدو أن بحكم التعريف أنا غاب عن فرصتي لتحسين أسوأ قضية الاعتذار إذا كان استخدام بلدي من ارتفاع كان مربكا الأول تخمين أنا بحاجة إلى التنبؤ بزيادة مستمرة في الأخطاء أو تحديد خطوة كبيرة حتى دبنتون 25 أكتوبر 12 في 15 26. 1 للتحكم في العملية الإحصائية، وهناك بعض المعلومات المفيدة هنا على كشف الخطوة. للحصول على سيك ليس من الصعب جدا لكتابة تنفيذ إما القواعد الكهربائية الغربية أو قواعد نيلسون. فقط جعل أوسب في ملقم سكل التي سوف تتكرر من خلال مجموعة البيانات و بينغ كل نقطة ضد القواعد باستخدام نقاط المجاورة لها ربما تلخيص عدد من الأخطاء حسب الساعة اعتمادا على الاحتياجات الخاصة بك. هذا النوع من سؤال يتعلق بنشرها على ستاك أوفيرفلو في حين يعود مرة أخرى فقط بينت إجابة سريعة إذا كان يساعد الرسوم البيانية التحكم في العمليات الإحصائية في سكل سيرفر 2008 R2.Update خوارزمية أفضل أداء حتى الآن هو هذا واحد. هذا السؤال ه زبلوريس خوارزميات قوية للكشف عن قمم مفاجئة في الوقت الحقيقي تيمسيريز data. Consider مجموعة البيانات التالية. صيغة ماتلاب ولكن ليس ليس عن اللغة ولكن عن الخوارزمية. يمكنك أن ترى بوضوح أن هناك ثلاثة قمم كبيرة وبعض قمم صغيرة هذه مجموعة البيانات هو مثال محدد من فئة مجموعات المرات الزمنية أن السؤال عن هذه الفئة من مجموعات البيانات لديها اثنين من الميزات العامة. هناك ضجيج الأساسية مع المتوسط ​​العام. هناك قمم كبيرة أو أعلى نقاط البيانات التي تحيد بشكل كبير من الضوضاء. تفترض أيضا s التالية. عرض القمم لا يمكن تحديدها مسبقا. الارتفاع من قمم ينحرف بوضوح عن القيم الأخرى. الخوارزمية المستخدمة يجب حساب الوقت الحقيقي حتى تتغير مع كل داتابوانت جديدة. لحالة كهذه، تحتاج قيمة الحدود التي سيتم بناؤها مما يؤدي إشارات ومع ذلك، فإن قيمة الحدود لا يمكن أن تكون ثابتة ويجب تحديد الوقت الحقيقي على أساس سؤال الخوارزمية. سؤال ما هو خوارزمية جيدة لحساب هذه العتبات في الوقت الحقيقي هل هناك خوارزميات محددة لمثل هذه الحالات ما هي الأكثر شهرة algorithms. Rob أوست خوارزميات أو أفكار مفيدة كلها محل تقدير كبير يمكن الإجابة في أي لغة انها عن الخوارزمية. أستخدمت للقيام بذلك للكشف عن تغيير مفاجئ لشدة الضوء على جهاز استشعار ضوئي فعلت ذلك عن طريق تحريك المتوسط، وتجاهل أي نقاط البيانات التي هي أكبر من عتبة لاحظ أن هذه العتبة تختلف عن عتبة تحديد ذروة لذلك، أقول كنت تشمل نقاط البيانات فقط التي هي ضمن ستديف واحد إلى المتوسط ​​المتحرك الخاص بك، والنظر في تلك داتابوانتس مع أكثر من ثلاثة ستديف كما قمم هذه الخوارزمية فعلت جيدا جدا لسياقنا من تطبيق ذلك الوقت جوستالف مار 28 14 في 7 54.Ah، أرى أنني لم أتوقع ذلك في شكل التعليمات البرمجية إذا كنت قد رأيت هذا السؤال في وقت سابق ربما سوف تحصل على هذا الجواب أسرع بكثير D على أي حال، طلبي هذا الوقت كان للكشف عما إذا كان يتم عرقلة جهاز الاستشعار الضوئي من مصدر الضوء المحيط هذا هو السبب في أننا بحاجة إلى المتوسط ​​المتحرك، لأن مصدر الضوء المحيط قد تتغير تدريجيا مع مرور الوقت أنشأنا هذه اللعبة حيث y أو يجب تحوم يدك على أجهزة الاستشعار التالية نمط معين D جوستالف مار 28 14 في 10 05.Smoothed درجة Z ألغو قوية جدا ثريشولدينغ خوارزمية. وقد شيدت خوارزمية التي تعمل بشكل جيد للغاية لهذه الأنواع من مجموعات البيانات لأنه يقوم على مبدأ من التشتت إذا كان داتابوانت جديد هو عدد معين من الانحرافات القياسية بعيدا عن بعض المتوسط ​​المتحرك، وإشارات خوارزمية تسمى أيضا درجة Z خوارزمية قوية جدا لأنه يبني متوسط ​​متحرك منفصل والانحراف، بحيث إشارات لا تفسد عتبة وبالتالي تحدد الإشارات المستقبلية بنفس الدقة تقريبا بغض النظر عن مقدار الإشارات السابقة. وتتخذ الخوارزمية 3 مدخلات متخلفة عن تأخر عتبة النافذة المتحركة درجة z التي تشير فيها الخوارزمية إلى التأثير بين 0 و 1 من إشارات جديدة على المتوسط ​​والانحراف المعياري على سبيل المثال، فإن الفارق الزمني 5 سيستخدم آخر 5 ملاحظات لتيسير البيانات A عتبة 3 5 سوف تشير إذا كان داتابوي نت هو 3 انحرافات معيارية بعيدا عن المتوسط ​​المتحرك وتأثير 0 5 يعطي إشارات نصف تأثير نقاط البيانات العادية لها نفس الشيء، تأثير 0 يتجاهل إشارات تماما لإعادة حساب عتبة جديدة تأثير 0 هو بالتالي أقوى الخيار 1 هو الأقل. أنه يعمل على النحو التالي. يمكن العثور على رمز ماتلاب لهذا التجريبي في نهاية هذه الإجابة لاستخدام التجريبي، ببساطة تشغيله وإنشاء سلسلة زمنية نفسك من خلال النقر على المخطط العلوي الخوارزمية يبدأ العمل بعد رسم عدد الفواصل من الملاحظات. التذييل 1 ماتلاب ورمز R للخوارزمية. هذا الرمز كل من اللغتين سوف تسفر عن النتيجة التالية للبيانات من السؤال الأصلي. التطبيقات في لغات أخرى. غولانغ زيونكروس. التذييل 2 ماتلاب رمز مظاهرة انقر لجعل وقد تم كتابة التعليمات البرمجية أعلاه بحيث يعيد حساب كل خوارزمية كاملة في كل مرة بالطبع يمكن للمرء أيضا تغيير طفيف في التعليمات البرمجية مثل أن أفغفيلتر و ستدفيلتر فيلتريدي هي سا فيد، ويتم تحديث القيم ببساطة عند وصول معلومات جديدة هذا سيجعل أيضا خوارزمية أسرع بكثير لأغراض العرض التوضيحي، قررت أن تضع كل رمز معا في وظيفة واحدة. إذا كنت تستخدم هذه الوظيفة في مكان ما، يرجى الائتمان لي أو هذه الإجابة إذا كان لديك أي أسئلة بخصوص هذه الخوارزمية، نشرها في التعليقات أدناه أو التواصل معي على LinkedIn. views مارس 25 14 في 16 16. نهج واحد هو الكشف عن قمم على أساس الملاحظة التالية. تيم t هو ذروة إذا يتي t-1 يتيت 1.It يتجنب الايجابيات كاذبة عن طريق الانتظار حتى الاتجاه الصعودي هو أكثر انها ليست بالضبط الوقت الحقيقي بمعنى أنه سوف تفوت الذروة من قبل حساسية دت واحد يمكن السيطرة عليها من خلال طلب هامش للمقارنة هناك تجارة قبالة بين الكشف صاخبة وتأخير الوقت للكشف يمكنك إثراء النموذج بإضافة المزيد من المعلمات. حيث دت و m هي المعلمات للسيطرة على حساسية مقابل تأخير الوقت. هذا هو ما تحصل عليه مع الخوارزمية المذكورة. ه هو رمز لإعادة إنتاج t وقال انه مؤامرة في python. By الإعداد م 0 5 يمكنك الحصول على إشارة أنظف مع واحد فقط كاذبة إيجابية. في معالجة الإشارات، وكثيرا ما يتم الكشف عن الذروة عن طريق تحويل المويجة أنت في الأساس القيام تحويل المويجات منفصلة على البيانات سلسلة الوقت الخاص بك صفر المعابر في معاملات التفصيل التي يتم إرجاعها سوف تتوافق مع قمم في إشارة سلسلة الوقت يمكنك الحصول على مختلف الذروة السعة الكشف عن مستويات مختلفة من معامل التفصيل، والتي تمنحك قرار متعدد المستويات. مسألة 31 مارس في 20 54. إذا كانت قيمة الحدود أو معايير أخرى يعتمد على القيم المستقبلية، ثم الحل الوحيد دون وقت آلة، أو المعرفة الأخرى للقيم المستقبلية هو تأخير أي قرار حتى واحد لديه قيم مستقبلية كافية إذا كنت تريد مستوى فوق المتوسط ​​الذي يمتد، على سبيل المثال، 20 نقطة، ثم عليك أن تنتظر حتى يكون لديك 19 نقطة على الأقل قبل أي قرار الذروة، وإلا فإن النقطة الجديدة القادمة يمكن أن يلقي تماما قبالة عتبة الخاص بك قبل 19 نقطة. لديك مؤامرة الحالية ليس لديها أي قمم إلا إذا كنت بطريقة أو بأخرى تعرف مسبقا أن النقطة التالية هي إيسن t 1e99، والتي بعد ريسكالينغ الخاص بك مؤامرة s البعد Y، سيكون شقة حتى تلك النقطة. جواب 24 مارس 14 في 1 57.Consider وجود إشارة في المجال الزمني، وتريد لتلافي الإشارة المتوسط ​​المتحرك والمرشحات الغوسية التي يتم استخدامها كيف تختار ما يتم استخدامه لما. ما هي الشروط التي بموجبها غوسيان هو أفضل والظروف التي يكون المتوسط ​​المتحرك أفضل. ما أحاول القيام به مع هذه الإشارة هو ، كشف الذروة في البداية، ثم تطبيق نوافذ صغيرة على كل جزء ومعرفة تردد التغييرات التحولات دوبلر لكل جزء لمعرفة اتجاه الحركة من تغيير التردد أريد أن تمهيد إشارة في المجال الزمني دون فقدان المعلومات في مجال التردد الذي فكرت في جزء من معرفة التحولات دوبلر، باستخدام ستفت يمكن أن تكون إشارة جيدة يمكن أن تعطى لبعض الورق، التي من شأنها أن تكون مفيدة حقا. أسهم سيب 29 16 في 11 12.