大数据挖掘在移动通信网络故障诊断中的应用研究

5G网络的普及与各种新兴技术的引入,使得移动通信网络速率在更新的过程中常出现故障诊断低准确率的问题。鉴于此,研究提出面向移动通信网络故障诊断的大数据挖掘方法,在引入Spark框架的基础上,首先利用生成对抗网络对收集的网络数据进行预处理,接着利用图卷积神经网络对样本数据集进行学习,以实现网络故障诊断。与其他算法相比结果显示,当训练样本数据集为600时,研究算法的准确率与MarcoF1值分别为90.14%、88.56%。当迭代次数为200次、保留13个特征时,对网络故障诊断的准确率可达98.01%,且诊断时间仅为0.243s。以上结果均表示在研究方法运行下,移动网络通信的故障诊断准确率较高,且耗时较少,性能最好。

基于PSO的电力通信网络故障自动修复系统

针对电力通信网络故障修复过程容易出现设备过载的问题,设计了基于PSO的电力通信网络故障自动修复系统。设计故障自动修复结构和隔离结构,建立故障修复约束模型;构建故障自动修复优化函数,采用PSO算法结合启发式方法计算修复路径最优解,实现对故障的自动修复。由实验结果可知,该系统选择1-2-4-9-12-17-18-25修复路径,与理想路径一致,使用的隔离开关较少,通信负荷PRP指标均值较大,解决了自动修复中的设备过载问题。

基于人工智能和大数据的网络故障诊断可视化平台研究

异构网络内部结构的复杂性增加了网络故障诊断的难度,为得到更加准确高效的网络故障诊断模型,研究构建以图卷积神经网络为基础的网络故障诊断可视化平台,通过生成对抗网络保证网络数据集的平衡性,利用朴素贝叶斯生成拓扑关联图。实验结果表明,该模型的准确率稳定在92%左右,且其对故障的整体判别正确率达到了92.5%,比改进前提升了2.4%。通过实验证明研究提出的改进图卷积神经网络算法能提高网络故障检测的精度,为网络通讯技术在各领域的普及提供了良好的借鉴。

基于uni-app的高校网络故障报修系统的设计与实现

随着信息技术的发展,用户对网络故障的报修以及网络中心对故障的维修反馈的便捷性、实时性等方面提出更高的要求,因此许多高校开始研发本校的网络故障报修系统,而目前西藏地区仍然采用电话报修、人工记录通知的网络故障报修模式。为了实现西藏地区高校网络故障报修系统信息化,本文基于uni-app的前端应用开发架构和uniCloud设计了一个高校校园网络故障报修系统,该系统分为管理员端和客户端,分别采用uni-starter和uni-admin框架,系统包含网络故障报修、消息推送、文章推送和后台数据一键导出Excel的功能,可实现用户App、小程序、网页三端实时互通。经打包部署并进行三端应用测试,结果显示:系统数据传输稳定,应用软件人机交互界面易用,该系统能够有效提高网络故障报修的效率,对推进高校网络故障管理智能化、信息化建设具有重要意义。

广播电视数字微波传输网络故障诊断方法

在数字时代,广播电视数字微波传输网络扮演着关键的角色,为信息的高效传送奠定了基础。然而,网络故障时有发生,不仅会影响传输质量,还可能导致服务中断。对此,深入探讨广播电视数字微波传输系统的基本组成以及故障诊断的方法,包括分层排除法、分段排除法和替换法。结合硬件和软件故障处理流程,为维护人员提供全面而实用的处理技巧。

基于大数据算法的网络故障诊断与智能运维系统设计

该研究旨在设计一个基于大数据算法的网络故障诊断与智能运维系统,以提高网络故障诊断的准确性和运维效率。系统架构包括网络数据采集、存储处理、故障诊断算法以及智能运维模块。通过大数据算法对网络数据进行分析和挖掘,系统能够实现对网络状态的实时监测和故障预测,提供即时响应。此系统不仅能够降低网络故障带来的影响,还能优化运维资源的利用,为复杂网络环境提供高效解决方案,从而保障网络的稳定性和可靠性。

基于Vehicle Spy的排放相关网络故障码测试方法实现

针对排放相关的网络故障码确认需要两个或更多个驾驶循环的问题,提出一种基于Vehicle Spy的半自动化测试方法,在省去复杂硬件测试系统设计,节约成本的同时,保证测试结果的准确性,为今后排放相关网络故障码的设计评价、问题分析和逻辑测试奠定基础。

数据挖掘在网络故障诊断中的应用研究

在数字化时代,网络故障给企业运营带来了严峻挑战,提高网络运维效率是当务之急。本文旨在探索数据挖掘技术在网络故障诊断中的应用,以应对不断复杂化的网络环境。通过深入研究监控智能化、网络设备告警数据挖掘分析方法、故障预测与自动化排查、网络运维知识图谱与大模型应用等领域,并结合实证案例,明确该方法在网络故障诊断中的实际效果,以供参考。

2015年北京奔驰GLK260网络故障

车型:2015年北京奔驰GLK260,配置274.920发动机。行驶里程:150000km。故障现象:停了大概1个月之后,车辆无法启动。仪表能上电但是没有挡位显示,如图1所示。故障诊断:在接手之前已经更换过前SAM,检修过发动机控制单元、变速器控制单元以及更换过X30/21(传动系统控制网络分配器),故障依旧。接手后初步分析,应该是由于CAN总线故障导致的问题,首先连接诊断仪对全车系统进行了扫描,存在故障码。

基于SNMP的有线通信网络故障管理系统研究

传统有线通信网络故障管理系统存在高延时、数据交互效率低等问题,文章基于SNMP协议,设计并验证了一种高效的有线通信网络故障管理系统。为保证系统运行稳定,文章引入了嵌入式微处理器技术以提升通信网络稳定性;将设计成果与NetFlow、Syslog协议进行对比,评估其在数据收集、故障检测、响应速度、系统负载等方面的性能。研究结果显示,基于SNMP协议与嵌入式微处理器的应用,能够有效提升故障管理效率,满足管理需求。

融合机器学习与优化算法的互连网络故障诊断方法探讨与应用

随着网络规模的扩大和复杂度增加,故障发生的频率和类型日益增多。传统故障诊断方法通常依赖于专家经验和手动排查,不仅效率低下,还难以应对大规模复杂网络中的故障问题。因此,快速、准确地诊断网络故障已成为当前互连网络领域呕待解决的关键问题。

基于虚拟现实的计算机网络故障诊断与排除系统的设计

计算机网络在现代社会和工作中扮演着关键的角色,但网络故障可能会导致生产力下降和服务中断。为了提高网络维护人员的技能,文章设计了一种基于虚拟现实的计算机网络故障诊断与排除系统。该系统利用虚拟现实技术,为用户提供一个沉浸式的网络故障模拟环境,使其通过学习和实践能够快速准确地诊断并解决各种网络问题。

MAC地址漂移引发的网络故障实例分析

通过分析一次超融合服务器的网络故障,围绕超融合服务器的拓扑结构,深入剖析其网络配置和通信流程,对网络组成设备如准入系统、防火墙、网闸,以及核心交换机等进行由近及远的层层分析,并通过日志分析、arp表、流量抓包等方法,最终发现故障根源是三层交换机的MAC地址发生了漂移。对此,采用静态MAC地址配置的方法予以解决。

网络故障预测算法的研究与应用

文章旨在研究不同的网络故障预测技术,利用数学方法构建模型进行瞬态分析。文章使用标准化均方根误差评估这些技术在预测故障间隔时间方面的性能。研究采用了多种模型,进行连续时间马尔可夫链分析,以提供网络可靠性的额外洞察。结果显示,深度神经网络和自编码器在预测性能方面表现出显著优势,而线性模型效果较差,说明网络故障数据更复杂,不适合线性建模。网络在次优状态下的时间占比较高,需要更主动的方法来减少故障次数。研究利用基于连续时间马尔可夫链的网络故障预测模型,通过实验证明了其有效性。

基于大数据与神经网络的计算机通信网络故障识别方法

针对计算机通信网络故障识别成功率低、时间长等不足,文章提出基于大数据与神经网络的计算机通信网络故障识别方法。首先通过大数据分析技术对计算机通信网络故障数据进行降维处理,然后通过卷积神经网络实现计算机通信网络故障识别,最后应用计算机通信网络故障数据对本文方法的效果进行验证,证明本文方法具有较好的应用效果。

智能变电站通信网络故障研究

智能变电站通信网络通过连接各种智能设备,实现自动化控制和远程监控,极大地提高变电站的运行效率和安全性。然而,当前的智能变电站通信网络会出现一些故障,影响智能设备连接和控制的效果,导致变电站的运行出现波动。基于此,文章在概括介绍智能变电站通信网络的基础上,分析其常见的故障,并提出相应的处理措施,为通信网络的维护提供相关参考。

图卷积神经网络在5G网络故障诊断中的研究

5G技术的引入进一步增加了网络的复杂性,因此,运营商需要制定新策略来确保网络质量,以保持其竞争力。然而,随着网络规模的扩大,蜂窝网络的运维工作变得更加困难。传统的网络故障诊断方法过于依赖人力和专业知识,导致诊断效率低下且结果不尽如人意。因此,迫切需要采用智能高效的网络故障诊断方法来解决这些挑战。文章提出基于图卷积神经网络的蜂窝网络故障诊断方法,希望能够对5G网络故障诊断研究有所助益。

基于大数据技术的卷积神经网络通信网络故障识别

本文基于对大数据技术和卷积神经网络技术的研究,探究了通信网络故障识别体系优化方案,构建了基于大数据以及卷积神经网络技术的降维、拟合、识别分析等故障识别流程,旨在增强通信网络故障识别效果。

一种基于SNMP的分布式网络故障管理模型

网络技术与应用的飞速发展对网络管理形成了挑战。有效可行的网络管理系统将是确保网络正常运行的很重要的方法。通过对SNMP与网络故障管理的分析,设计了基于SNMP的分布式网络故障管理系统模型。

基于数据包分析的网络故障分析与研究

网络故障种类繁多，诊断方法也是多种多样。本文介绍了一种通过捕获网络数据包，并对其进行分析来排除一些复杂型的网络故障的方法．列举了相应的实例。希望能在您排除复杂的网络故障时，有所借鉴。