面向三網(wǎng)融合的故障管理系統(tǒng)的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文主要通過分析三網(wǎng)融合后故障管理的特點(diǎn)和智能故障管理現(xiàn)有的方法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測(cè)方法和一種增量的實(shí)時(shí)告警刷新方法，主要工作為:
　　(1)總結(jié)了三網(wǎng)融合后網(wǎng)絡(luò)管理的特點(diǎn)和難點(diǎn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理中的故障管理進(jìn)行了詳細(xì)的闡述，對(duì)比分析了當(dāng)前幾種智能故障管理方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　(2)針對(duì)基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測(cè)方法在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下預(yù)測(cè)效率會(huì)嚴(yán)重下降的問題，本文提出了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測(cè)方法

2、。在分類預(yù)測(cè)器的訓(xùn)練學(xué)習(xí)中提出了一種基于模擬退火法的增量支持向量機(jī)的淘汰閾值優(yōu)化的方法，加快了學(xué)習(xí)的效率，從而減少了學(xué)習(xí)時(shí)間，在利用分類器進(jìn)行預(yù)測(cè)的過程中提出了一種基于動(dòng)態(tài)二叉樹的SVM多分類方法，減少了分類預(yù)測(cè)的時(shí)間，進(jìn)而提高了分類速度，最后通過實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)的基于支持向量機(jī)算法能有效提高效率。
　　(3)三網(wǎng)融合后網(wǎng)絡(luò)的告警數(shù)量急增，告警數(shù)據(jù)更新速度加快，如何及時(shí)的顯示重要的告警信息成為了一大難題，針對(duì)此問題本文設(shè)計(jì)了一種增量