基于MA預(yù)測偏離度的ATM交易狀態(tài)異常檢測

何梅方　田廣映

摘 要：本文針對ATM交易狀態(tài)特征分析與異常檢測問題，采用合理特征參數(shù)提取原則，以單位時(shí)間交易量差額、交易成功率、響應(yīng)系數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)作為ATM 交易狀態(tài)的特征參數(shù)，并分析出故障類型對應(yīng)影響的特征參數(shù)，以及交易狀態(tài)正常情況下各項(xiàng)特征參數(shù)的正常取值范圍。

構(gòu)建MA預(yù)測-偏離度檢測，運(yùn)用靈敏度分析方法，通過matlab軟件求解，建立合理可靠的交易狀態(tài)異常檢測方案。

關(guān)鍵詞：MA預(yù)測-偏離度檢測、故障分類

1.故障造成的相應(yīng)指標(biāo)變化分析

對于生活中四種故障造成的相應(yīng)指標(biāo)變化可以歸納如下表1-1所示：

2.特征參數(shù)的分析

（1）不同故障對特征參數(shù)造成的影響

結(jié)合題目的四種故障對上述分析的特征參數(shù)造成的影響，以及各指標(biāo)之間的關(guān)系。我們可以得出各特征參數(shù)出現(xiàn)異常時(shí)所反映的故障類型如下表1-2所示。

通過以上分析發(fā)現(xiàn)，我們選擇的特征參數(shù)可以很好地提取出四個(gè)發(fā)生的故障，并能成功區(qū)分單一故障發(fā)生時(shí)是何種故障發(fā)生。同時(shí)也可以區(qū)分出故障一和故障四同時(shí)發(fā)生的情況。但是提取出的特征參數(shù)只能區(qū)分出故障二，三，四中的單一故障，而不能分出任兩者或者三者的混合故障。

（2）特征參數(shù)正常取值區(qū)間

運(yùn)用 matlab 軟件編程，繪制出三項(xiàng)特征參數(shù)的分布，并設(shè)置置信度為 95%，獲得三個(gè)特征參數(shù)正常數(shù)據(jù)的置信區(qū)間[1]，結(jié)果如下表1-3所示：

3. MA預(yù)測——偏離度檢測模型建立

首先，我們建立MA預(yù)測數(shù)據(jù)偏離度檢測模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)模型來較全面的反映ATM交易的狀態(tài)。其中模型一通過歷史交易數(shù)據(jù)預(yù)測即將發(fā)生的交易數(shù)據(jù)，用預(yù)測交易數(shù)據(jù)與該時(shí)刻實(shí)際發(fā)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，計(jì)算二者間偏離度，如若偏離度過大，則說明該時(shí)刻ATM交易狀態(tài)可能存在異常。

（1）特征參數(shù)的穩(wěn)態(tài)性測試

由于銀行ATM網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度龐大復(fù)雜、非線性、多變量、非定常、強(qiáng)耦合的一個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的突發(fā)性和不穩(wěn)定性，在建立時(shí)間序列分解模型前，我們必須先對三個(gè)特征參數(shù)的穩(wěn)態(tài)性進(jìn)行測試，若穩(wěn)定性好，則可利用移動(dòng)平均窗口（MA）模型進(jìn)行預(yù)測。

其中交易量Q（t） 滯后值從1增加到10，相關(guān)系數(shù)從1急劇降低至-0.02，表明交易量Q（t） 是平穩(wěn)時(shí)間序列，適合利用移動(dòng)平均窗口（MA）模型進(jìn)行預(yù)測。而其余兩個(gè)特征參數(shù)不滿足平穩(wěn)性，因此，我們在此利用MA預(yù)測模型[2]對交易量進(jìn)行預(yù)測。

（2）時(shí)間序列復(fù)合流分解

首先我們將交易量分為以下4個(gè)部分：長期趨勢成分Tt 、日季節(jié)周期性成分St 、 正常隨機(jī)擾動(dòng)成分Wt 、異常部分It ，分為四個(gè)復(fù)合流組成交量。

（4）偏離度檢測

利用MA預(yù)測模型對每一時(shí)刻的交易量差額做出預(yù)測，用當(dāng)前實(shí)際完成的交易量差額與預(yù)測交易量差額之間的偏離度來判斷交易數(shù)據(jù)是否存在異常，實(shí)際值偏離預(yù)測值越大，則交易數(shù)據(jù)異?？赡苄詣t越大，因此我們根據(jù)真實(shí)交易值和預(yù)測交易值之間的偏離度來對交易狀態(tài)是否異常進(jìn)行判斷。

偏離度的檢測過程如下：

當(dāng)偏離度大于給定的數(shù)值時(shí)，即交易量指標(biāo)顯示異常，給予報(bào)警。

參考文獻(xiàn)：

[1]樊新海，2015 《機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測特征參數(shù)評價(jià)與選取》 ，裝甲兵工程學(xué)院論文。

[2]張冬泉， 《ATM 業(yè)務(wù)及故障監(jiān)控系統(tǒng)的研究與開發(fā)》 ，北京交通大學(xué)