园区网的网络故障状态预测方法

• 作者: 张维访 徐蕾
• 来源期刊: 沈阳航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 园区网络故障 神经网络 数据预测 简单网管协议
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 73-77
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 4797字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2016.04.013

摘要

为及时处理园区网可能发生的网络故障，提出了一种网络故障状态预测方法。首先利用采集的园区网网络运行数据样本做数据挖掘，获得网络运行参数的ARMA预测函数及网络故障预测的BP神经网络模型；做网络故障状态实时预测时，在园区网的关键监测点中利用SNMP协议采集网络运行参数，通过这些参数预测下面几个时段的网络运行参数，进而利用BP网络预测网络监测点的故障状态。实验结果表明，网络运行状态预测的准确率能够达到80％以上，可实现基本的网络故障状态预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐蕾	沈阳航空航天大学计算机学院	45	187	8.0	10.0
2	张维访	沈阳航空航天大学计算机学院	2	0	0.0	0.0