基于稀疏贝叶斯学习方法的通信网告警预测研究

针对通信网络中告警难以预测、无法及时处理的问题,对原始告警信息进行处理,筛选出传输链路中断、传输区域业务故障、设备板卡故障3种主要告警类型数据作为数据集,利用稀疏贝叶斯学习和支持向量机两种方法对故障进行预测分析对比。实验结果表明,相较于支持向量机方法,稀疏贝叶斯学习方法的预测性能更好,精确率更高。该学习方法具有优越的处理大规模数据和特征的能力,显示出良好的可扩展性,可以使通信网络策略和优化过程更加客观和科学,有效提升网络性能和稳定性。

开展基层农电安全管理的分析与思考

农村供电所作为农电安全的前沿阵地,其安全管理工作的开展和水平的提升对基层供电企业的安全管理有着重要的作用。为了农电企业的可持续性发展,需要改变过去在农电安全管理中单一、粗放的管理方式,加强先进的精细化管理,并树立以人为本的科学观念,实现基层农电安全管理工作的跨越式发展。安全生产是农电企业经营的基础,也是实现正常生产经营的根本保证,因此,农电企业要建立起长效的安全管理机制,以保障农电企业自身的发展,并推动农电安全建设以促进农村经济的发展,维护社会和谐。

加强县级供电企业安全管理的探讨

相关研究表明,我国县级供电企业都高度重视电力的安全管理工作,不仅建立了比较完善的管理体系,还积极地推动着电力安全管理的创新。值得重视的是,新形势下我国县级供电安全管理工作中还存在诸多不足,比如整体实力较弱、安全管理执行力度不足以及管理人员素质低下等,这些都成为限制我国县级供电企业科学发展的瓶颈。