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。

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。

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。

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GA-BP神经网络技术的计算机网络故障诊断模型研究

随着计算机网络技术的逐渐发展,计算机网络复杂程度及用户终端数量也日益增多,为了保证局域网络的健康稳定运行,文章针对传统BP神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP神经网络模型进行优化,构建GA-BP神经网络模型。文章介绍了基本模型构建过程及原理,并模拟计算机网络故障进行模型的验证进行数据采集与验证。结果表明,GA-BP神经网络模型精度明显高于传统的BP神经网络模型,R^(2)达到0.96。因此,GA-BP能够更加科学、合理地进行计算机网络故障的预测,对于提高计算机故障诊断效率提供一种有效实施路径与发展策略。

地震仪器运维中处置网络故障一案例分析

为了保证台站观测数据的连续可靠,提高台站运行率,中心站承担的辖区站点仪器和网络运维工作显得尤为重要。本文通过在日常运维过程中遇到对台站网络故障一案例的分析及处置,阐述仪器运维过程中如何查找故障的基本工作思路和操作方法,为中心站负责仪器运维的同事提供一定的经验。

基于机器学习的舰船通信网络故障检测方法

为提升舰船通信质量,提出基于机器学习的检测通信网络故障检测方法。在机器学习的自编码神经网络内,添加稀疏性限制与输入数据相关性限制,建立相关性稀疏自编码神经网络;通过逐层贪婪法,预训练神经网络,结合反向传播算法有监督微调神经网络,确定神经网络最佳权值与偏置;在最佳参数确定后的神经网络输入层内,输入原始舰船通信网络数据,利用神经网络隐层提取通信网络故障特征,以Softmax回归分类器为神经网络的输出层,在该层内输入故障特征,以最小错误率为决策准则,输出舰船通信网络故障检测结果。实验证明:该方法可有效提取舰船通信网络故障特征,且各类型故障特征提取结果的边界较为清晰;该方法可精准检测通信网络故障。

某新建儿童医院网络故障管理中的问题分析与改进策略

分析新建儿童医院网络故障管理中存在的网络故障频率高、网络运维效率低、故障处置速度慢这3类短板问题,提出并运用“三结合”网络管理改进策略,即故障搜集与分解归类相结合、分工协作与提质增效相结合、故障沟通与技术分析相结合,显著地提升了医院的网络故障管理水平。

基于“中台+应用”的5G网络故障处理中台化演进实践

为了满足5G时代多种通信网络共存情况对网络维护支撑的要求,满足通信网维护支撑系统集约化的需求,积极进行了网络故障处理中台化演进的创新探索。以5G网络故障处理中台的建设为切入点,详细介绍了5G网络故障处理中台建设的背景、思路和方案,分析中台+应用架构的转型的优缺点,为运维集约化转型的支撑系统的演进指明方向。

AI识别技术应用在输配电网络故障诊断中的实践路径

随着人工智能技术的快速发展,AI识别技术逐渐应用于输配电网络故障诊断领域,为电力系统的安全和可靠运行提供全新的路径。AI技术不仅能够自动识别电网中的故障,还能够实现对大量数据的高效处理和分析,从而提高故障诊断的准确性和效率。基于此,对AI识别技术应用在输配电网络故障诊断中的实践路径进行研究,分析AI识别技术应用在输配电网络故障诊断中的实践问题,并给出有效的解决办法,以期为电力系统的故障诊断提供可行的解决途径。