Abstract-This paper introducerar en plattform för online Känslighetsanalys (SA) som är tillämplig i stor skala realtid datainsamling (DAQ) system. Här använder vi termen realtid i samband med ett system som måste svara på externt genererade input stimuli inom en begränsad och specificerad period. Komplexa industriella system som tillverkning, hälso- och sjukvård, transport och finansiering kräver information av hög kvalitet som kan ligga till grund för snabba reaktioner på händelser som inträffar i deras instabila miljöer. Motiveringen till den föreslagna EventTracker-plattformen är antagandet att moderna industriella system kan fånga data i realtid och har den nödvändiga tekniska flexibiliteten för att anpassa sig till förändrade systemkrav. Flexibiliteten för anpassning kan endast garanteras om uppgifterna tolkas kortfattat och omsätts i korrigerande åtgärder i rätt tid. En viktig faktor som underlättar datatolkning och informationsmodellering är en uppskattning av hur systemets indata påverkar varje utdata vid tidpunkten för händelsen. Många befintliga sensitivitetsanalysmetoder verkar hindra en effektiv analys i rätt tid på grund av att historiska data är beroende av dem, eller tröghet när det gäller att tillhandahålla en snabb lösning som skulle kunna användas i realtidstillämpningar. Denna ineffektivitet förstärks ytterligare av beräkningsbegränsningar och komplexiteten hos vissa befintliga modeller. När det gäller system som drivs med händelser i realtid baseras den föreslagna metodens underliggande logik på antagandet att förändringar i indatavariabler i de allra flesta fall kommer att utlösa händelser. Varje enskild händelse eller kombination av händelser skulle därefter kunna leda till en förändring av systemtillståndet. Den föreslagna metoden för händelsespårningskänslighet beskriver variabler och systemtillstånd som en samling händelser. Ju högre den numeriska förekomsten av en indatavariabel på utlösningsnivån under ett händelseövervakningsintervall, desto större är dess inverkan på den slutliga analysen av systemtillståndet. Experiment utformades för att jämföra den föreslagna metoden för händelsespårningskänslighet med en jämförbar metod (den för Entropy). En förbättring på 10 procent i beräkningseffektivitet utan förlust av noggrannhet observerades. Jämförelsen visade också att den tid det tog att utföra känslighetsanalysen var 0,5 procent av den tid som krävdes för att använda den jämförbara Entropybaserade metoden.
Tavakoli et al. Föreslagen EventTracker, en plattform för att göra online sensitivitetsanalys i storskaliga realtid datainhämtningssystem REF.
Event Tracking for Real-Time Unaware Sensitivity Analysis (EventTracker)
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}