面向监测数据压缩的自适应SDT算法
本文关键词：面向监测数据压缩的自适应SDT算法 出处：《中国测试》2017年02期 论文类型：期刊论文
【摘要】：为降低IT运维系统的实时监测数据量、提高数据存储效率,提出一种自适应的旋转门算法(adaptive swinging door trending,ASDT)。针对传统SDT算法存在抗噪性弱、参数选取困难等缺陷,ASDT首先通过最小二乘平滑处理,减小噪声数据对SDT趋势判断的影响;然后通过改进死区限值过滤算法,对经平滑处理后的数据进行压缩;最后基于相邻压缩区间标准差变化,自适应调整压缩精度参数。实验结果表明:在保证数据保真度的前提下,ASDT的仿真数据和真实数据上的压缩比分别提高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.
【作者单位】： 国家电网公司北京电力医院信息通讯部;电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61300192) 中央高校基本科研业务费项目(ZYGX2014J052) 北京电力医院一体化运维监控与管理项目(HW2015000759)
【分类号】：TP306
【正文快照】： 0引言随着企业信息化建设的不断推进和完善,计算机软硬件系统的运行维护已经成为了各行业普遍关注的问题。而IT运维工作中一项重要的内容是对主机设备的运行状态以及网络负载等信息进行实时监控和记录,以实现异常情况的及时告警、故障诊断以及数据挖掘等功能[1]。因此,为确保
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：1369466
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