Return to search

Anomaly Detection in Diagnostics Data with Natural Fluctuations / Anomalidetektering i diagnostikdata med naturliga variationer

In this thesis, the red hot topic anomaly detection is studied, which is a subtopic in machine learning. The company, Procera Networks, supports several broadband companies with IT-solutions and would like to detected errors in these systems automatically. This thesis investigates and devises methods and algorithms for detecting interesting events in diagnostics data. Events of interest include: short-term deviations (a deviating point), long-term deviations (a distinct trend) and other unexpected deviations. Three models are analyzed, namely Linear Predictive Coding, Sparse Linear Prediction and Wavelet Transformation. The final outcome is determined by the gap to certain thresholds. These thresholds are customized to fit the model as well as possible. / I den här rapporten kommer det glödheta området anomalidetektering studeras, vilket tillhör ämnet Machine Learning. Företaget där arbetet utfördes på heter Procera Networks och jobbar med IT-lösningar inom bredband till andra företag. Procera önskar att kunna upptäcka fel hos kunderna i dessa system automatiskt. I det här projektet kommer olika metoder för att hitta intressanta företeelser i datatraffiken att genomföras och forskas kring. De mest intressanta företeelserna är framfärallt snabba avvikelser (avvikande punkt) och färändringar äver tid (trender) men också andra oväntade mänster. Tre modeller har analyserats, nämligen Linear Predictive Coding, Sparse Linear Prediction och Wavelet Transform. Det slutgiltiga resultatet från modellerna är grundat på en speciell träskel som är skapad fär att ge ett så bra resultat som mäjligt till den undersäkta modellen..

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-170237
Date January 2015
CreatorsSundberg, Jesper
PublisherKTH, Optimeringslära och systemteori
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-MAT-E ; 2015:46

Page generated in 0.0021 seconds