【摘 要】
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由于移动通信网络实时性强、吞吐量大、场景复杂度高、故障有效数据易被覆盖以及通信信息数据呈现出非规则非线性等因素,目前的移动通信网络故障诊断方案往往面临资源开销大、响应慢、准确率低以及缺乏灵活性等问题。针对这些问题,本文从故障数据源获取以及诊断策略角度入手,运用限流算法、SOM算法、K-Means算法、TF-IDF算法以及3GPP相关知识等方法提供了一种低开销、快速、准确、轻量通用的智能化故障诊断方
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由于移动通信网络实时性强、吞吐量大、场景复杂度高、故障有效数据易被覆盖以及通信信息数据呈现出非规则非线性等因素,目前的移动通信网络故障诊断方案往往面临资源开销大、响应慢、准确率低以及缺乏灵活性等问题。针对这些问题,本文从故障数据源获取以及诊断策略角度入手,运用限流算法、SOM算法、K-Means算法、TF-IDF算法以及3GPP相关知识等方法提供了一种低开销、快速、准确、轻量通用的智能化故障诊断方案。主要降低了以下开销:1.故障判决点开销;2.故障信息源收集开销;3.故障复现成本开销;4.故障诊断结果映射到3GPP官方解释的开销。除此以外,由于本方案遵从3GPP协议,诊断结果更加准确,更具权威性和说服力。最后我们在实际通信环境中对本方案进行了验证评估,实验结果表明,跟传统方案相比,该方案极大降低了故障诊断开销,并在故障诊断正确率及效率方面获得了明显提升,大量实验数据证明了本方案的有效性和实用性。
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