河网中具有时空关系的异常事件在线检测

来源：计算机应用杂志2015年第11期北京时间：

作者：毛莺池, 接青, 陈豪

单位：1. 河海大学 计算机与信息学院, 南京 211100;2. 河海大学 水利水电学院, 南京 210098;3. 华能澜沧江水电股份有限公司, 昆明 650214

摘要：当网络异常事件发生时,传感器节点间的时空相关性往往非常明显.而现有方法通常将时间和空间数据性质分开考虑,提出一种分散的基于概率图模型的时空异常事件检测算法.该算法首先利用连通支配集算法(CDS)选择部分传感器节点监测,避免监测所有的传感器节点;然后通过马尔可夫链(MC)预测时间异常事件;最后用贝叶斯网络(BN)推测空间异常事件是否出现,结合时空事件来预测异常事件是否会发生.与简单阈值算法和基于贝叶斯网络算法对比,实验结果表明该算法有高检测精度、低延迟率, 能大幅降低通信开销,提高响应速度.

关键词：异常事件检测,马尔可夫链,贝叶斯网络,时空事件,连通支配集

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61272543);国家科技支撑计划项目(2013BAB06B04);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015B22214)中国华能集团公司总部科技项目(HNKJ13-H17-04);云南省科技计划项目(2014GA007).