关于智能运维中KPI异常检测与预测的研究

业务性能指标(key performance indicator,KPI)异常检测是网络智能运维中的底层核心技术,对网络故障发现和修复具有重要意义。针对智能运维中KPI异常检测和异常预测问题,使用数据特征分析、相关性分析、多元线性回归分析、机器学习等方法,分别建立KPI异常值检测差与标准差模型、KPI异常值预测多元线性回归模型、KPI异常值预测RBF神经网络模型(RBF—Radial Basis Function),并通过构建评估指标模型对模型预测的优劣进行判断,给出运营商基站KPI核心指标的异常孤立点、异常周期以及异常值预测。