检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京邮电大学计算机科学与技术学院,北京100876
出 处:《电子与信息学报》2009年第9期2220-2225,共6页Journal of Electronics & Information Technology
基 金:十一五国家科技支撑计划(2006BAH02A03)资助课题
摘 要:电信网络运营维护方式在由"面向网络"向"面向客户"转变,电信网络性能管理也需要由被动地监测向主动地监控转变。主动性能监控机制通过检测代表性能降质的异常点来实现故障的快速恢复。该文提出一种基于支持向量机时间序列预测(Support Vector Machines,SVM)和相关置信区间的异常点检测机制。另外,提出一种新的支持向量机时间序列建模的自由参数的选取方法,并给出计算机实现过程。理论分析和实验结果表明了该自由参数选取方法的正确性和异常点检测机制的有效性。With operation and maintenance mode of telecommunication network changing from 'network oriented' to 'subscriber oriented', network performance management should also be changed from passive monitoring to proactive monitoring. Proactive Performance Monitoring (PPM) enables a fast fault correction by detecting anomalies designating performance degradation. In this paper, a novel anomaly detection approach is proposed taking advantage of time series prediction and associated confidence interval based on Support Vector Machines (SVM). In addition a novel meta-parameters selection approach is proposed by checking if the training residual is white noise. Theoretical analysis and experimental results verify the correctness of the meta-parameter selection approach and the effectiveness of anomaly detection mechanism.
关 键 词:电信网络 主动性能监控 时间序列预测 支持向量机 白噪声 置信区间
分 类 号:TN915.07[电子电信—通信与信息系统]
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