简介：考虑ATM交易过程当中产生的一系列参数,如交易量、交易成功率和响应时间等,对交易状态特征进行分析并建立了异常检测模型。针对成功率与响应时间2个参数,利用聚类算法将数据点划分为正常点、疑似异常点、异常点3大类。对于疑似的异常点,再根据其时间序列周围点的分布情况确定是否确实为异常点;对于交易量参数,首先通过LOF局部离群因子对离群点进行识别,再结合交易量随时间的移动均线及标准差加以辅助筛选,得到初步的疑似异常点,进一步通过与不同天同一时刻数据进行比较,最终确定是否为异常点。根据上述模型,本文将异常情况划分为3个预警等级,并对重大故障情况进行预测。
简介：ATM交易故障的监测与解决是商业银行运营中的难题,研究ATM数据中交易成功率的检异报警机制与ATM选址,对于解决上述问题具有重要意义.基于上述考虑,首先建立基于中心极限定理的方差标准化数据校正模型,消除交易量对成功率的平均效应;其次,将处理后的成功率数据导入孤立森林算法,输出数据的异常度;之后,引入K-means算法对异常程度进行分级,提取异常点;最后,引入衰变连续函数报警系统,得到报警结果.本文又从资源利用率最大化的角度出发,结合移动电子支付对于ATM需求的影响,建立ATM全局分布最优模型,选择合理的ATM分布方案;并将选址结果与运营状况良好的ATM实际地址进行比较,验证模型的合理性及优越性.
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