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1、態(tài)勢(shì)感知可以細(xì)分為態(tài)勢(shì)評(píng)估及態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè),是網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)配置情況,網(wǎng)絡(luò)資源的使用情況,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行情況以及業(yè)務(wù)因素綜合呈現(xiàn)出的網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài)以及可能的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)評(píng)估當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)以及預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)未來(lái)運(yùn)行趨勢(shì),可以為網(wǎng)絡(luò)管理員提供深入理解網(wǎng)絡(luò)及用戶(hù)行為的途徑。電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng),是電網(wǎng)信息化的支撐網(wǎng)絡(luò),承擔(dān)電網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部高速數(shù)據(jù)、話音以及多媒體等業(yè)務(wù)傳輸,呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋸?fù)雜、業(yè)務(wù)種類(lèi)繁多、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議豐富的特點(diǎn)。為了保證電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)的正常高效運(yùn)行,
2、準(zhǔn)確把握網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)是網(wǎng)絡(luò)管理員關(guān)心的重中之重,因此建立針對(duì)電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)的運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一種行之有效的手段。
本文針對(duì)電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng),通過(guò)采集骨干網(wǎng)絡(luò)的 SNMP協(xié)議信息,提取網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行態(tài)勢(shì)因子,對(duì)態(tài)勢(shì)因子進(jìn)行分類(lèi)評(píng)估及時(shí)間序列預(yù)測(cè),以達(dá)到評(píng)估整個(gè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前運(yùn)行態(tài)勢(shì)及預(yù)測(cè)未來(lái)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的目的。本文的具體工作如下:
1.研究網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)模型,提出一種基于骨干路由器運(yùn)行狀態(tài)的態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型,
3、以骨干路由器 SNMP協(xié)議信息為數(shù)據(jù)來(lái)源,建立態(tài)勢(shì)因子指標(biāo)體系,并實(shí)現(xiàn)了電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)功能模塊。
2.研究態(tài)勢(shì)評(píng)估方法,針對(duì)電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)骨干網(wǎng)提出一種基于 K-means聚類(lèi)預(yù)標(biāo)簽及支持向量機(jī)的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法,利用結(jié)合人工經(jīng)驗(yàn)的 K-means聚類(lèi)為態(tài)勢(shì)因子加上狀態(tài)標(biāo)簽,解決了利用有監(jiān)督分類(lèi)評(píng)估時(shí),大量態(tài)勢(shì)因子樣本無(wú)標(biāo)簽的問(wèn)題。
3.研究態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,針對(duì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)的缺點(diǎn),提出一種基于累加誤差
4、修正及支持向量機(jī)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,同步對(duì)態(tài)勢(shì)因子及預(yù)測(cè)誤差值通過(guò)累加處理后進(jìn)行預(yù)測(cè),利用誤差預(yù)測(cè)值對(duì)態(tài)勢(shì)因子初步預(yù)測(cè)值進(jìn)行誤差修正,減少了支持向量機(jī)回歸預(yù)測(cè)滯后性及樣本突變波動(dòng)產(chǎn)生的誤差,提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。
本文在現(xiàn)有態(tài)勢(shì)感知研究基礎(chǔ)上,針對(duì)電力綜合數(shù)據(jù)網(wǎng)提出了一套運(yùn)行態(tài)勢(shì)評(píng)估與預(yù)測(cè)模型,在評(píng)估與預(yù)測(cè)的過(guò)程中分別使用本文提出的基于 K-means聚類(lèi)預(yù)標(biāo)簽及支持向量機(jī)的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法及基于累加誤差修正及支持向量機(jī)的態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法,經(jīng)
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