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针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树(Can-tree)的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理。实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度。 相似文献
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无线网络应用的普及使网络故障管理成为网络运维的关键。为了从大量的网络告警数据中快速准确地找到告警、定位根源故障,提出了一种基于时间、空间和规则的无线网络告警关联方法。该方法基于专家规则库、网络拓扑结构,以及告警的时间序列,将时间、空间、传统单一的规则告警关联方法相结合,综合定位根源告警;针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法, 针对大型复杂网络结构,采用层次关联的方法,先找到产生告警的子网,再从该子网的节点间找到产生告警的节点;同时,通过动态维护网络拓扑结构和专家规则库,能够适应无线网络的动态变化特点。实验结果表明,提出的基于时间、空间和规则的告警关联方法的准确率为86.6%。 相似文献
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