《表A2网络异常的特征：基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析》

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《基于FARIMA模型的智能变电站通信流量异常分析》

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对分形差分后的序列进行ADF检验，使用AIC、贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）对模型进行ARMA（p，q）定阶。其14阶内的AIC可视化数据见附录A图A3；方框颜色越深代表当前阶数的ARMA（p，q）模型的AIC值越低，其模型效果越佳。分析发现ARMA（12，9）模型的AIC值最小，因此采用ARMA（12，9）模型对分形差分后的序列进行分析。