基于数据挖掘技术的电信网络故障管理模型的研究和应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第11页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论及技术综述 | 第13-25页 |
| 2.1 电信网络故障管理综述 | 第13-17页 |
| 2.1.1 网络故障管理概述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 故障告警概述 | 第14-15页 |
| 2.1.3 网络故障特性 | 第15-16页 |
| 2.1.4 网络故障预测技术概述 | 第16页 |
| 2.1.5 网络故障处理流程 | 第16-17页 |
| 2.2 数据挖掘技术 | 第17-24页 |
| 2.2.1 数据挖掘研究内容及方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 常用分类算法 | 第19-23页 |
| 2.2.3 数据挖掘基本流程 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 告警日志数据集的构建 | 第25-33页 |
| 3.1 告警日志数据收集方式 | 第25-27页 |
| 3.1.1 文本方式 | 第25页 |
| 3.1.2 SNMP trap方式 | 第25页 |
| 3.1.3 syslog方式 | 第25-27页 |
| 3.2 告警日志数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.2.1 数据预处理的方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 告警数据预处理阶段 | 第28-29页 |
| 3.3 日志数据说明 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 网络故障预测模型的设计与实现 | 第33-55页 |
| 4.1 网络故障预测模型的设计 | 第33-37页 |
| 4.1.1 基于随机森林算法的故障预测模型 | 第33-35页 |
| 4.1.2 全局优化的随机森林预测模型 | 第35-37页 |
| 4.2 网络故障预测模型的实现 | 第37-49页 |
| 4.2.1 实验环境的搭建 | 第37-38页 |
| 4.2.2 特征工程 | 第38-42页 |
| 4.2.3 实验设计 | 第42-43页 |
| 4.2.4 主要模块代码分析 | 第43-45页 |
| 4.2.5 模型的训练与优化 | 第45-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-53页 |
| 4.3.1 实验评价指标 | 第49-51页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 研究总结 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
