Введение
1 Проблемы обеспечения информационно технологического контроля и диагностирования распределенных систем железнодорожной автоматизации 8
1.1 Алгоритмические особенности контроля технологических процессов и аппаратно-программных средств распределенных систем железнодорожной автоматизации 8
1.2 Анализ информационных потоков и трафиков в распределенных интегрированных системах диспетчерского управления 22
1.3 Современное состояние проблемы обнаружения аномалий, обоснование подхода и постановка задач 35
1.4 Выводы 45
2 Разработка методов информационно технологического контроля систем железнодорожной автоматизации на основе интеллектуальных иммуннологических технологий 47
2.1 Иммунологический подход к выявлению аномалий в трафиках и общая архитектура информационно-диагностической системы 47
2.2 Разработка динамических моделей темпоральных паттернов для иммунологического алгоритма распознавания аномалий 59
2.3 Иммунологический метод выявления аномалий в трафике на основе фазовой модели временного ряда 65
2.4 Упреждающее онлайн-распознавание темпоральных паттернов в сетевых трафиках 72
2.5 Выводы 82
3 Интеллектуальные модели идентификации сетевых трафиков и прогнозирование аномальных процессов в системах железнодорожной автоматизации 84
3.1 Метод интеллектуальной идентификации информационных потоков по временным рядам в автоматизированных системах управления железнодорожным транспортом 87
3.1.1 Предварительный анализ свойств информаъ ионного потока 87
3.1.2 Метод и алгоритм идентификации трафика по временным рядам 90
3.2 Прогнозирование динамики функционирования информационно управляющих систем железнодорожного транспорта на основе
нелинейного анализа телекоммуникационного трафика
3.2.1 Особенности информационного обмена в автоматизированных системах управления железнодорожным транспортом 99
3.2.2 Этапы предлагаемого метода и сбор исходных данных 104
3.2.3 Оценка возможности применения методов нелинейного анализа и прогноза 107
3.2.4 Реконструкция фазового пространства по одномерным временным рядам с вычислением временного лага и размерности вложения 108
3.2.5 Алгоритм локального прогнозирования на основе метода реконструкции фазового пространства 111
3.3 Выводы 111
4 Алгоритмы и программное обеспечение для обнаружения аномалий в сетевых трафиках систем железнодорожной автоматизации 113
4.1 Экспериментальное исследование характеристик телекоммуникационного трафика в подсистемах АСУЖТ 113
4.2 Обработка временных рядов телетрафика численными методами восстановления динамики системы 116
4.3 Определение аномалий в телекоммуникационном трафике средствами нелинейной динамики 129
4.4 Реализация предложенных алгоритмов в виде программ 132
4.5 Выводы 136
Заключение 137
Литература
