本文關(guān)鍵詞： 故障聯(lián)合分析 故障定位 多域劃分 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) K-Means　出處：《南京郵電大學學報(自然科學版)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：現(xiàn)有信息通信網(wǎng)絡(luò)缺乏有效地聯(lián)合故障定位機制,文中通過對信息通信網(wǎng)絡(luò)不同網(wǎng)絡(luò)層面的故障類型分析,提出了基于多域劃分的通信信息網(wǎng)絡(luò)故障聯(lián)合定位算法。該分析方法首先依據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點不同故障類型的發(fā)生概率,使用K-Means算法,將整體通信信息網(wǎng)絡(luò)劃分為多個子域,使發(fā)生相似故障的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點處在相同域內(nèi);然后對每個子域建立一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障關(guān)聯(lián)分析定位模型,并行地對多個子域內(nèi)的故障進行分析定位,從而實現(xiàn)通信信息網(wǎng)絡(luò)的高效聯(lián)合故障定位。模擬實驗結(jié)果表明,文中提出的故障定位算法具有較高的準確性和可靠性。
[Abstract]:The existing information and communication networks lack of effective joint fault location mechanism. This paper analyzes the fault types of different network levels of information and communication networks. A joint fault location algorithm for communication information networks based on multi-domain partitioning is proposed. Firstly, K-Means algorithm is used according to the occurrence probability of different fault types of network nodes. The whole communication information network is divided into several sub-domains, so that the network nodes with similar faults are located in the same domain; Then, a neural network fault correlation analysis model is established for each sub-domain, and the fault location in multiple sub-domains is analyzed in parallel. The simulation results show that the proposed fault location algorithm is accurate and reliable.
【作者單位】： 國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團有限公司;國網(wǎng)新疆電力公司信息通信分公司;國網(wǎng)冀北電力有限公司信息通信分公司;
【基金】：國家電網(wǎng)科研基金(526802150008)資助項目
【分類號】：TN915.0
【正文快照】： ??????100053隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展,國家電網(wǎng)已經(jīng)形成了由通信網(wǎng)與信息網(wǎng)構(gòu)成的成熟異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。然而,由于其復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與龐大的網(wǎng)絡(luò)體量,一旦發(fā)生故障,運維人員無法快速精準地進行故障排除。此外,網(wǎng)絡(luò)運維體系包括通信網(wǎng)與信息網(wǎng)兩套不同的運維系統(tǒng),不同網(wǎng)絡(luò)間的信息

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本文編號：1444616