通信基站关键指标数据异常检测与趋势预测的研究

本文主要研究了智能运维中的异常检测与趋势预测的问题。采用高斯滤波器、归一化处理等方法,完成了对数据的预处理;利用Hampel滤波函数获取异常值,通过快速傅里叶变换计算异常周期,最后使用数据训练模型和决策树分类器,建立基于BP神经网络的滚动预测模型,实现时间序列中的异常预测和趋势预测。