ATM交易特征分析与异常检测：2017年B题

"这篇文档是关于2017年数学建模竞赛的一篇论文，主要探讨了ATM交易状态特征分析与异常检测的问题。作者通过深入研究和数据分析，旨在优化ATM系统的性能并提高异常检测的准确性。" 本文首先对问题进行了重述，明确了研究目标是理解ATM交易状态的各种特征，并开发出有效的异常检测方案。在问题分析部分，作者进行了文献检索评述，提出了问题的研究思路。任务1集中在ATM交易状态特征参数的选择、提取与分析。这部分详细讨论了业务量、交易响应时间和交易成功率之间的关系，以及交易成功量与业务量、交易总响应时间与业务量的关联。作者运用了排队理论和Gauss拟合方法进行数据聚类和模型构建，以揭示业务量的时间序列模式。 在3.4节，作者对数据进行了预处理，确定了聚类参数，并进行了聚类分析，揭示了日交易模式。通过不断调整模型，从单Gauss到双Gauss再到三Gauss的拟合，优化了对业务量时间序列的理解。此外，作者还总结了各项参数，为后续异常检测提供基础。 任务2涉及ATM交易状态的异常检测方案。这部分详细阐述了基于评分机制、向量空间和可靠性的贡献值分配模型，以及统计指导的二维贡献值分配模型来检测业务量、交易成功率和交易响应时间的异常。同时，提出了减少虚警误报的措施，以提高异常检测的精确性。 任务3则聚焦于基于扩展数据的方案优化，考虑了客户行为特征和ATM交易系统的特性，如交易成功量和交易响应时间随业务量的变化，以进一步提升模型的适应性和效果。 在模型评价与展望章节，作者强调了研究的创新点和特色，并对模型的未来应用和发展方向进行了展望。最后，文档提供了多个附件，包含用于数据分析和模型构建的MATLAB代码及参数列表。 这篇论文详细展示了如何通过数学建模方法分析ATM交易状态，以实现高效且准确的异常检测，对银行系统管理和风险控制具有重要实践价值。