电力骨干通信网中告警预测方法研究

• 作者: 刘军 张冰 王颖 赵永利 闫伯元
• 来源期刊: 光通信研究
• 学科: 工学
• 关键词: 电力骨干通信网 告警预测 人工智能 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 光通信系统与网络技术
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.853
• 字数: 2827字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13756/j.gtxyj.2019.05.002

摘要

电力骨干通信网中告警信息的及时高效处理能够为故障处置提供先机.利用人工智能技术,基于历史数据可以预测告警的发生,完备的数据集是成功实现预测的基本条件.在现实网络中采集的数据往往有分布不均匀、数据缺失等问题,如何构建完备的数据集是基于人工智能技术实现电力骨干通信网中告警预测的一个关键问题.文章提出了一种针对电力骨干通信网中告警预测的数据预处理方法,采用数据增强技术完成了数据的类均衡,使得最终的数据集符合模型输入的数据尺寸.仿真结果表明,基于数据增强的告警预测数据预处理方法能够在较大程度上提高告警预测的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵永利	北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室	46	197	8.0	12.0
2	闫伯元	北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室	3	2	1.0	1.0
3	刘军		17	118	4.0	10.0
4	王颖		8	20	2.0	4.0
5	张冰	北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室	1	0	0.0	0.0