作者：钟将; 时待吾; 王振华网络故障网络设备故障预测分类预测威布尔分布特征构建
摘要：收集整理某城域网络14个月的网络告警日志作为网络故障预测研究的数据集并提出一种基于告警日志的网络故障预测研究方法：首先以基于两级时间窗口的特征提取方法构建特征表征网络运行状态,并通过大量实验来选择构建特征所需的最佳参数组合,然后设计并实现了一种基于分类学习方法的自适应故障预测模型。大量的数据实验表明：对于整个网络未来6小时是否出现故障的预测准确率可以达到70%以上,明显好于基于威布尔分布的预测模型;在对网络设备故障进行预测时,分类预测的结果仍然优于基于威布尔分布的预测模型。初步研究结果表明,网络中大部分故障可通过网络运行日志数据进行预测,证明该方法具有较好的预测效果。
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