[发明专利]一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法有效

专利信息
申请号: 201710884397.9 申请日: 2017-09-26
公开(公告)号: CN107579771B 公开(公告)日: 2019-09-10
发明(设计)人: 张海粟;王龙;刘鹏飞;王芳;李韬伟;李华初;李行;吴照林;曾昭文;戴剑伟;徐飞;文峰;左青云 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防信息学院
主分类号: H04B10/07 分类号: H04B10/07;H04L12/24;G06K9/62
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 严彦
地址: 430014 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 告警 向前 回溯 光纤 传送 智能 方法
【权利要求书】:

1.一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法,包括以下步骤:

步骤1,收集光纤传送网告警和故障信息,其中,告警数据集记为A={alm1,alm2,...,almM},M为告警总数,alm1,alm2,...,almM为告警数据集中记录的告警,故障数据集记为F={flt1,flt2,...,fltN},N为故障总数,flt1,flt2,...,fltN为故障数据集中记录的故障;

步骤2,告警与故障数据预处理,包括以下步骤:

步骤2.1,设置告警回溯时间段和故障预测时间段,实现如下,

定义单条告警almi∈A发生时刻为talm,向前回溯时刻为tback,回溯时间段为[tback,talm),向后预测时刻为tpredict,预测时间段为(talm,tpredict],单位时间间隔为Δt,[tback,talm)=mΔt,(talm,tpredict]=nΔt,其中,Δt>0,m>0,n>0;

记单条告警almi∈A回溯子集A_back={alm1,alm2,...,almM'},其中M'为子集告警总数,告警信息收集条件为,

有tback<tz<talm

单条告警almi∈A相应的故障预测子集F_predict={flt1,flt2,...,fltN'},其中N'为子集故障总数,故障数据收集条件为,

有talm<ts<tpredict||ts<talm<te

步骤2.2,单条告警特征提取,实现如下,

对任一单条告警almi∈A,特征记为

A_feature={alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP},

其中,P为单条告警特征总数,alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP分别为单条告警信息特征,alm_featureP等于告警集中第p种特征的告警数量,p=1,2,…,P;

步骤2.3,告警回溯特征提取,实现如下,

采用告警almi∈A的回溯子集A_back统计和作为模型输入的特征B_feature,B_feature={bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS},其中,S为回溯告警特征总数,bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS分别为回溯告警信息特征,bak_features等于告警集中第s种特征的告警数量;

步骤2.4,故障标注,实现如下,

对于单条almi∈A故障标注为故障子集F_predict统计和,统计和大于零为出现故障,反之为未出现故障,故障标注集F_feature={flt_feature},其中flt_feature取值为{出现故障|未出现故障};

步骤3,构建训练集,采用支持向量机SVM构建智能告警学习器,

所述构建训练集的实现如下,

对于训练集Feature={feature1,feature2,...,featureM},其中,M为告警总数,对于单条告警almi∈A完整数据记录如下,

featurei={A_feature,B_feature,F_feature}=alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP,bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS,flt_feature]]>

其中,包括单条告警特征A_feature,向前回溯特征B_feature,故障标注F_feature;

记AB_Feature={AB_feature1,AB_feature2,...,AB_featureM}其中,M为告警总数,对于单条告警almi∈A有,

AB_featurei={A_feature,B_feature}=alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP,bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS,={ab_feature1,ab_feature2,...,ab_featureP+S}]]>

步骤4,构建测试集评估智能告警学习器模型,根据通过评估的模型进行预测。

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