基于二分图模型的通信信息网络故障联合定位

国家电网信息通信网络依靠两套运维系统,分别实现对信息网络与通信网络的故障定位与分析,然而通信网络故障往往会引发信息网络故障,如何高效精确地进行通信信息网络故障联合定位是亟需解决的问题。针对信息通信网络的联合故障定位问题,提出了基于二分图模型的故障联合定位算法。首先依据通信网网络节点的关联性对网络分簇,并将每一簇作为一个子域。其次在每个子域内建立基于二分图的故障关联影响模型,最终利用目标排序法并行地对多个子域内网络故障进行分析,从而实现通信信息网络关联故障高效精确的联合定位。实验结果表明,该联合故障定位分析方法的故障诊断率达85%~95%。

面向故障联合定位的告警数据信息填充算法

数据完整性是网络告警信息的基本质量属性,是进一步进行网络告警故障分析的基础。然而在现实中,网管系统可能接收到信息缺失的网元告警信息,从而影响网络故障定位的准确性。分别使用决策树算法、窗关联规则挖掘(WARM)算法和相似度算法对网络告警信息中缺失的属性进行数据填充,并在国家电网信息网络和通信网络共存的场景下研究分析上述算法对联合故障定位性能的提升。实验结果表明,在该场景下决策树算法有更高的联合故障定位准确率。