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文檔簡介
1、本文主要通過分析三網(wǎng)融合后故障管理的特點和智能故障管理現(xiàn)有的方法的優(yōu)缺點,提出了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測方法和一種增量的實時告警刷新方法,主要工作為:
(1)總結(jié)了三網(wǎng)融合后網(wǎng)絡(luò)管理的特點和難點,對網(wǎng)絡(luò)管理中的故障管理進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,對比分析了當(dāng)前幾種智能故障管理方法的優(yōu)缺點。
(2)針對基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測方法在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下預(yù)測效率會嚴(yán)重下降的問題,本文提出了一種改進(jìn)的基于支持向量機(jī)的告警預(yù)測方法
2、。在分類預(yù)測器的訓(xùn)練學(xué)習(xí)中提出了一種基于模擬退火法的增量支持向量機(jī)的淘汰閾值優(yōu)化的方法,加快了學(xué)習(xí)的效率,從而減少了學(xué)習(xí)時間,在利用分類器進(jìn)行預(yù)測的過程中提出了一種基于動態(tài)二叉樹的SVM多分類方法,減少了分類預(yù)測的時間,進(jìn)而提高了分類速度,最后通過實驗證明了改進(jìn)的基于支持向量機(jī)算法能有效提高效率。
(3)三網(wǎng)融合后網(wǎng)絡(luò)的告警數(shù)量急增,告警數(shù)據(jù)更新速度加快,如何及時的顯示重要的告警信息成為了一大難題,針對此問題本文設(shè)計了一種增量
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