基站巡检分析决策系统的设计与实现

发布时间：2017-09-13 18:20

  本文关键词：基站巡检分析决策系统的设计与实现

  更多相关文章： 安防巡检 故障排除 据挖掘 分析决策 智能化

【摘要】：随着通讯事业的迅速发展,无线通信网络规模不断增大,需要运行与维护的通信基站类型与数量大幅度的增加。因此通讯事业的迅速发展离不开基站正常运转。为了保障通讯基站工作的稳定性与可靠性,需要对基站进行定期的基站安防巡检和不定期的基站故障排除工作。在基站巡检和排障过程中记录了海量的数据,这些数据被分散记录在纸质记录表或者某些数据存储库中没有统一进行分析统计管理。在提倡办公自动化和大数据处理的今天,显然传统基站运维手段是低效、落后的,而计算机技术的长足发展和数据挖掘技术的日益成熟必然推动基站运维工作向自动化、智能化发展。本文在ANM研究室承担的综合监测运维支撑智能管理系统平台项目基础上,全面深入的调研基站巡检需求背景、数据挖掘技术和关键系统实现技术,提出了基站巡检分析决策系统的详细设计方案,并利用SSH框架、Android平台和数据挖掘技术实现了该系统。SSH实现了系统的低耦合性和高可扩展性,Android客户端为数据采集提供了优良的用户体验。数据挖掘技术实现了系统的分析决策功能,系统使用聚类算法分析基站安防巡检数据,统计出系统管辖范围内基站频发的安全隐患,同时使用分类算法划分基站故障排除数据故障级别,统计出高故障率基站。统计结果作为下次基站安防巡检的重点巡检对象,使基站安防巡检工作不再是机械式重复工作,而是更有针对性和目的性的检测,实现基站巡检工作更加科学化和智能化。经过半年多的需求分析、设计和实现,基站巡检分析决策系统已经进入应用阶段。在测试和应用中基站巡检分析决策系统已经满足了现阶段基站巡检的需求。
【关键词】：安防巡检 故障排除 据挖掘 分析决策 智能化
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-20
• 1.1 课题研究背景13-14
• 1.2 课题研究现状14-18
• 1.2.1 国内外基站运维系统发展现状14-16
• 1.2.2 数据挖掘在数据分析决策中的应用现状16-18
• 1.3 课题研究的目的及意义18
• 1.4 论文完成的主要成果18-19
• 1.5 论文结构19-20
• 第2章 基础理论与关键技术20-32
• 2.1 数据挖掘技术介绍20-24
• 2.1.1 数据挖掘概念20
• 2.1.2 数据挖掘建模20-22
• 2.1.3 数据挖掘方法分类22-24
• 2.2 轻量级可扩展架构24-28
• 2.2.1 JSP及相关展示技术介绍25-26
• 2.2.2 控制器框架介绍26
• 2.2.3 持久层框架介绍26-27
• 2.2.4 Spring框架介绍27-28
• 2.3 其他Java开源工具28-31
• 2.3.1 Quartz28-29
• 2.3.2 JFree Chart29-30
• 2.3.3 Android30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 基站分析决策系统设计32-52
• 3.1 系统需求分析32-34
• 3.2 系统功能设计与模块划分34-36
• 3.3 系统平台选择与框架设计36-39
• 3.3.1 系统平台选择37-38
• 3.3.2 系统框架的设计38-39
• 3.4 系统数据建模39-44
• 3.4.1 系统普通数据库表设计40-42
• 3.4.2 系统数据挖掘数据库表设计42-44
• 3.5 数据挖掘在系统中的应用设计44-51
• 3.5.1 聚类算法的应用设计44-46
• 3.5.2 分类算法的应用设计46-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第4章 基站分析决策系统实现52-67
• 4.1 系统开发环境52-53
• 4.1.1 系统平台开发环境52
• 4.1.2 Android客户端开发环境52-53
• 4.2 系统框架搭建53-54
• 4.3 系统数据检测采集实现54-57
• 4.4 数据挖掘算法实现57-63
• 4.4.1 聚类算法的实现57-60
• 4.4.2 分类算法的实现60-63
• 4.5 系统各模块实现63-66
• 4.5.1 基站安防巡检支撑63
• 4.5.2 基站故障排除支撑63-64
• 4.5.3 基站历史数据查询64
• 4.5.4 基站综合智能统计64-66
• 4.6 本章小结66-67
• 第5章 基站分析决策系统测试67-77
• 5.1 系统测试环境67
• 5.1.1 系统软件测试环境67
• 5.1.2 系统硬件测试环境67
• 5.2 系统测试内容及结果67-76
• 5.2.1 智能终端功能测试67-69
• 5.2.2 系统平台功能测试69-71
• 5.2.3 数据挖掘算法测试71-76
• 5.3 本章小结76-77
• 结论77-79
• 参考文献79-82
• 致谢82

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 任媛媛;姚宏亮;;岭回归视角下金融数据分析与算法实现[J];经济研究导刊;2013年32期

2 杨丽勇;;数据挖掘在商业决策系统中的应用[J];现代商业;2013年18期

3 PENG NanBo;ZHANG YanXia;ZHAO YongHeng;;A SVM-kNN method for quasar-star classification[J];Science China(Physics,Mechanics & Astronomy);2013年06期

4 任渠蓉;;基于数据仓库技术在铁路数据资源整合中的应用分析[J];硅谷;2013年05期

5 李静梅;金胜男;王彬;;基于SSH2框架的本科生题库管理系统的设计与实现[J];应用科技;2011年08期

6 伍飞;冉文江;;基于J2EE架构的SSH框架研究及应用[J];信息系统工程;2010年06期

7 汪萌;曲俊华;;基于Hibernate技术的持久层解决方案及实现[J];计算机系统应用;2010年03期

8 温立辉;;SSH框架在软件工程J2EE三层架构体系中的应用[J];科技资讯;2009年31期

，

本文编号：845117