基于随机矩阵理论的配网多区域异常定位方法研究

配电网有着复杂多变的特点,可再生能源的接入也进一步加剧了其复杂性,针对配电网多区域出现异常的情况,提出基于随机矩阵理论的配网多区域异常定位方法。

基于多元高斯分布的数据质量波动监测模型研究

数据质量波动的监测有助于发现网络性能瓶颈或性能故障,对网络系统的稳定运行有很大帮助。为了主动发现数据指标中的异常波动现象,本文首先提出了一种多元高斯分布监测模型,用来检测离群点数据。经过数据预处理、模型训练和输出异常与定位等模块,最终本文实现了监测全网数据并筛选输出异常数据及位置的系统算法,最终模型准确率达到90%以上。

基于深度学习的面向IP-over-EON的可编程跨层网络业务性能感知系统

为了实现实时的、细粒度的网络性能监测与调整,并且满足不同应用的特定服务质量需求,提出了基于深度学习的面向IP-over-EON的可编程跨层网络业务性能感知系统。该系统将基于网络业务性能感知的分布式网络监测与集中式网络管控相结合,分布式网络监测实现跨层和细粒度的网络监控,并基于深度学习进行数据分析。实验结果表明,该系统通过有机地结合集中式与分布式的处理方式,实现了及时的、自动化的网络控制与管理,具有良好的可扩展性。