18│2024年│1期2024年第46卷第1期电信网络运维分析与故障预测算法研究王珊珊作者简介:王珊珊(1981-),硕士,高级通信工程师,研究方向为移动通信网络管理、电信网络智能化监控、电信网络集中监控、电信网络运维分析等。(中国移动通信集团广东有限公司广州510000)摘要文中旨在研究电信网络运维分析与故障预测算法,以提高电信网络的稳定性和可靠性。首先,通过收集大量的网络性能数据和故障记录,建立一个综合性的数据集。然后,提出了一种基于机器学习的故障预测模型,该模型利用了时间序列分析、特征工程和监督学习算法。实验结果表明,该模型在故障预测方面具有显著的优势,能提前识别潜在故障并采取相应的维护措施,从而降低网络故障的影响。最后,强调了故障预测算法在电信网络运维中的重要性,并为网络运维提供了有力的工具和方法。关键词:电信网络;运维分析;故障预测;机器学习;数据分析中图分类号TP183ResearchonTelecommunicationNetworkOperationandMaintenanceAnalysisandFaultPredictionAlgorithmWANGShanshan(ChinaMobileCommunicationsGroupGuangdongCo.,Ltd.,Guangzhou510000,China)AbstractThispaperaimstostudytelecomnetworkoperationsandfaultpredictionalgorithmstoenhancethestabilityandreliabilityoftelecommunicationnetworks.Firstly,establishsacomprehensivedatasetbycollectingalargevolumeofnetworkperformancedataandfaultrecords.Then,proposesamachinelearning-basedfaultpredictionmodelthatutilizestimeseriesanalysis,featureengineering,andsupervisedlearningalgorithms.Experimentalresultsdemonstratethatthemodelexhibitssignificantadvantagesinfaultprediction,enablingearlyidentificationofpotentialissuesandtheimplemen-tationofcorrespondingmaintenancemeasures,therebyreducingtheimpactofnetworkfailures.Finally,emphasizetheimportanceoffaultpredictionalgorithmsintelecomnetworkoperationsandprovidespowerfultoolsandmethodsfornet-workmaintenance.KeywordsTelecomnetwork,Operationsanalysis,Faultprediction,Machinelearning,Dataanalysis0引言电信网络已经成为现代社会不可或缺的基础设施,支撑着人们的日常通信、信息传递和数据互联。然而,随着网络规模的不断扩大和用户需求的不断增长,电信网络面临着日益复杂的管理和维护挑战。网络故障和性能问题的频繁发生不仅影响了用户体验,还对业务连续性和运...
