基于多域划分的通信信息网络故障联合定位算法

发布时间：2018-01-19 14:38

本文关键词： 故障联合分析故障定位多域划分神经网络 K-Means　出处：《南京邮电大学学报(自然科学版)》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：现有信息通信网络缺乏有效地联合故障定位机制,文中通过对信息通信网络不同网络层面的故障类型分析,提出了基于多域划分的通信信息网络故障联合定位算法。该分析方法首先依据网络节点不同故障类型的发生概率,使用K-Means算法,将整体通信信息网络划分为多个子域,使发生相似故障的网络节点处在相同域内;然后对每个子域建立一个神经网络故障关联分析定位模型,并行地对多个子域内的故障进行分析定位,从而实现通信信息网络的高效联合故障定位。模拟实验结果表明,文中提出的故障定位算法具有较高的准确性和可靠性。
[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.
【作者单位】：国网信息通信产业集团有限公司;国网新疆电力公司信息通信分公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;
【基金】：国家电网科研基金(526802150008)资助项目
【分类号】：TN915.0
【正文快照】： ??????100053随着网络技术的迅速发展,国家电网已经形成了由通信网与信息网构成的成熟异构网络系统。然而,由于其复杂的网络结构与庞大的网络体量,一旦发生故障,运维人员无法快速精准地进行故障排除。此外,网络运维体系包括通信网与信息网两套不同的运维系统,不同网络间的信息

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