一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法技术

本发明专利技术提供一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法，包括收集光纤传送网告警和故障信息，设置告警回溯时间段和故障预测时间段，进行单条告警特征提取和告警回溯特征提取，进行故障标注；构建训练集，构建智能告警学习器，构建测试集评估智能告警学习器模型，根据通过评估的模型进行预测。区别于以往光纤传送网告警与故障关系限于故障诊断的研究，本发明专利技术将告警信息实时、序列化的特点应用于故障预测中，实现了单条告警信息就能指示故障存在与否的预测，并能够集成于光纤传送网运维系统，为进一步使用研究智能告警打下了基础。

An intelligent warning method for optical fiber transmission network based on single warning forward backtracking

The invention provides a single alarm based on forward backtracking optical transmission network intelligent alarm method, including the collection of optical fiber transmission network alarm and fault alarm information, set back time and time for a single fault prediction, alarm alarm feature extraction and backtracking feature extraction, fault annotation; constructs the training set, construction of intelligent alarm learner. Evaluation of intelligent alarm learning model test set, according to the forecast by evaluating model. Study on the fault diagnosis is different from the previous optical fiber transmission network alarm and fault relationship limitation, the invention features application of real-time, serialized in fault prediction, to achieve a single alarm information can indicate the fault prediction problem or not, and can be integrated in the optical fiber transmission network operation system, for the further research of intelligent alarm call the foundation.

【技术实现步骤摘要】
一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法
本专利技术涉及数据挖掘领域，尤其涉及一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法。
技术介绍
以光纤为骨干网传输介质的光纤传送网带宽高、成本低，已成为支撑全国乃至世界范围内信息高速公路的重要基石。保持网络畅通、及时处理故障是维护光纤传送网的主要任务，也是最为繁重、消耗人力物力资源最多的工作。对光纤传送通信网的故障进行有效预测、快速感知、精准定位，可以提高光纤传送通信网的运行质量，降低运营成本。告警是光纤传送网网络运维系统发出的报告，具有规模大、碎片化、多重复、高冗余、时间序列化等的特点。光纤传送网告警信息可分为：AU指针丢失、TU指针丢失、R_LOS等不同类别。这些告警信息彼此关联，有些指示了线路断裂等光纤传送网显性故障，有些则反映了传送网中设备性能的衰减，都需要从大量的信息挖掘才能推断故障类型定位故障发生位置。因此，告警是分析故障、定位故障的关键信息。目前，关于告警与故障的研究主要集中在利用告警信息对光纤传送网进行诊断故障。故障诊断是一种后验的方法，是在故障发生之后进行的。但告警在网络运维系统中是根据网络情况，由网络设备实时发送的。也就是说，告警不仅仅是一种具有极高分析价值的历史数据，还是一种按照成时间序列分布的实时数据。因此，可以尝试根据时序数据对网络状态进行预测，也就说明告警具有潜藏的预测价值。故障预测是一门实用价值极高的研究。通过对电子以及机械设备的寿命进行统计分布，从而达到预测的目的，但在通信设备方面研究较少。光纤传送网的特点是告警信息量大、故障发生后衍生告警信息发生在故障以及联通设备之上，需要在网络环境中统计分析，不同于电子、机械等设备状态信息呈现的特点。因此，本领域亟待相关有效技术方案出现。文中涉及的参考文献如下：[1]孙朝晖,张德运,李庆海.网络故障管理中的自动告警关联[J].计算机工程30.5(2004):30-31.[2]徐前方,肖波,郭军.一种基于相关度统计的告警关联规则挖掘算法[J].北京邮电大学学报(自然科学版).30.1(2007):66-70.[3]郑庆国,吕卫锋.通信网络中的告警相关性研究[J].计算机工程与应用,2002,38(2):11-14.[4]彭喜元,刘宇,刘大同.数据驱动的故障预测[M].哈尔滨工业大学出版社,2016.[5]彭宇,刘大同.数据驱动故障预测和健康管理综述[J].仪器仪表学报,2014,35(3):481-495.[6]WilliardN,HeW,HendricksC,etal.LessonsLearnedfromthe787DreamlinerIssueonLithium-IonBatteryReliability[J].Energies,2013,6(9):4682-4695.[7]SchwabacherM.ASurveyofData-DrivenPrognostics[C]//2013.[8]周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.
技术实现思路
针对以上问题，本专利技术目的是提供构建一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法。通过收集当前告警向前回溯时间段告警信息以及光纤传送网故障信息，提取回溯时间段告警特征，利用机器学习算法构建智能告警学习器，实现基于当前告警预测未来一定时间范围内故障发生的概率。为达到上述目的，本专利技术采用一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法，包括以下步骤：步骤1，收集光纤传送网告警和故障信息，其中，告警数据集记为A＝{alm1,alm2,...,almM}，M为告警总数，alm1,alm2,...,almM为告警数据集中记录的告警，故障数据集记为F＝{flt1,flt2,...,fltN}，N为故障总数，flt1,flt2,...,fltN为故障数据集中记录的故障；步骤2，告警与故障数据预处理，包括以下步骤：步骤2.1，设置告警回溯时间段和故障预测时间段，实现如下，定义单条告警almi∈A发生时刻为talm，向前回溯时刻为tback，回溯时间段为[tback,talm)，向后预测时刻为tpredict，预测时间段为(talm,tpredict]，单位时间间隔为Δt，[tback,talm)＝mΔt，(talm,tpredict]＝nΔt，其中，Δt＞0,m＞0,n＞0；记单条告警almi∈A回溯子集A_back＝{alm1,alm2,...,almM'}，其中M'为子集告警总数，告警信息收集条件为，有tback＜tz＜talm，单条告警almi∈A相应的故障预测子集F_predict＝{flt1,flt2,...,fltN'}，其中N'为子集故障总数，故障数据收集条件为，有talm＜ts＜tpredict||ts＜talm＜te，步骤2.2，单条告警特征提取，实现如下，对任一单条告警almi∈A，特征记为A_feature＝{alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP}，其中，P为单条告警特征总数，alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP分别为单条告警信息特征，alm_featureP等于告警集中第p种特征的告警数量，p＝1,2,…,P；步骤2.3，告警回溯特征提取，实现如下，采用告警almi∈A的回溯子集A_back统计和作为模型输入的特征B_feature，B_feature＝{bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS}，其中，S为回溯告警特征总数，bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS分别为回溯告警信息特征，bak_features等于告警集中第s种特征的告警数量；步骤2.4，故障标注，实现如下，对于单条almi∈A故障标注为故障子集F_predict统计和，统计和大于零为出现故障，反之为未出现故障，故障标注集F_feature＝{flt_feature}，其中flt_feature取值为{出现故障|未出现故障}；步骤3，构建训练集，采用支持向量机SVM构建智能告警学习器，所述构建训练集的实现如下，对于训练集Feature＝{feature1,feature2,...,featureM}，其中，M为告警总数，对于单条告警almi∈A完整数据记录如下，其中，包括单条告警特征A_feature，向前回溯特征B_feature，故障标注F_feature；记AB_Feature＝{AB_feature1,AB_feature2,...,AB_featureM}其中，M为告警总数，对于单条告警almi∈A有，步骤4，构建测试集评估智能告警学习器模型，根据通过评估的模型进行预测。而且，步骤2.2中，P＝6，alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP分别是：数据包类型、对象类别、告警级别、设备类型、可能原因和设备生产厂家。而且，步骤2.3中，S＝18，即bak_feature1,bak_feature2,...,bak_feature18分别为：数据包类型SL1统计和、数据包类型SL2统计和、数据包类型SQ1统计和、数据包类型本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法，包括以下步骤：步骤1，收集光纤传送网告警和故障信息，其中，告警数据集记为A＝{alm1,alm2,...,almM}，M为告警总数，alm1,alm2,...,almM为告警数据集中记录的告警，故障数据集记为F＝{flt1,flt2,...,fltN}，N为故障总数，flt1,flt2,...,fltN为故障数据集中记录的故障；步骤2，告警与故障数据预处理，包括以下步骤：步骤2.1，设置告警回溯时间段和故障预测时间段，实现如下，定义单条告警almi∈A发生时刻为talm，向前回溯时刻为tback，回溯时间段为[tback,talm)，向后预测时刻为tpredict，预测时间段为(talm,tpredict]，单位时间间隔为Δt，[tback,talm)＝mΔt，(talm,tpredict]＝nΔt，其中，Δt＞0,m＞0,n＞0；记单条告警almi∈A回溯子集A_back＝{alm1,alm2,...,almM'}，其中M'为子集告警总数，告警信息收集条件为，

【技术特征摘要】
1.一种基于单条告警向前回溯的光纤传送网智能告警方法，包括以下步骤：步骤1，收集光纤传送网告警和故障信息，其中，告警数据集记为A＝{alm1,alm2,...,almM}，M为告警总数，alm1,alm2,...,almM为告警数据集中记录的告警，故障数据集记为F＝{flt1,flt2,...,fltN}，N为故障总数，flt1,flt2,...,fltN为故障数据集中记录的故障；步骤2，告警与故障数据预处理，包括以下步骤：步骤2.1，设置告警回溯时间段和故障预测时间段，实现如下，定义单条告警almi∈A发生时刻为talm，向前回溯时刻为tback，回溯时间段为[tback,talm)，向后预测时刻为tpredict，预测时间段为(talm,tpredict]，单位时间间隔为Δt，[tback,talm)＝mΔt，(talm,tpredict]＝nΔt，其中，Δt＞0,m＞0,n＞0；记单条告警almi∈A回溯子集A_back＝{alm1,alm2,...,almM'}，其中M'为子集告警总数，告警信息收集条件为，有tback＜tz＜talm，单条告警almi∈A相应的故障预测子集F_predict＝{flt1,flt2,...,fltN'}，其中N'为子集故障总数，故障数据收集条件为，有talm＜ts＜tpredict||ts＜talm＜te，步骤2.2，单条告警特征提取，实现如下，对任一单条告警almi∈A，特征记为A_feature＝{alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP}，其中，P为单条告警特征总数，alm_feature1,alm_feature2,...,alm_featureP分别为单条告警信息特征，alm_featureP等于告警集中第p种特征的告警数量，p＝1,2,…,P；步骤2.3，告警回溯特征提取，实现如下，采用告警almi∈A的回溯子集A_back统计和作为模型输入的特征B_feature，B_feature＝{bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS}，其中，S为回溯告警特征总数，bak_feature1,bak_feature2,...,bak_featureS分别为回溯告警信息特征，bak_features等于告警集中第s种特征的告警数量；步骤2.4，故障标注，实现如下，对于单条almi∈A故障标注为故障子集F_predict统计和，统计和大于零为出现故障，反之为未出现故障，故障标注集F_feature＝{flt_feature}，其中flt_feature取值为{出现故障|未出现故障}；步骤3，构建训练集，采用支持向量机SVM构建智能告警学习器，所述构建训练集的实现如下，对于训练集Feature＝{feature1,feature2,...,featureM}，其中，M为告警总数，对于单条告警almi∈A完整数据记录如下，其中，包括单条告警特征A_feature，向前回溯特征B_feature，故障标注F_feature；记AB_Feature＝{AB_feature1,AB_feature2,...,AB_featureM}其中，M为告警总数，对于单条告警almi∈A有，

【专利技术属性】
技术研发人员：张海粟，王龙，刘鹏飞，王芳，李韬伟，李华初，李行，吴照林，曾昭文，戴剑伟，徐飞，文峰，左青云，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防信息学院，
类型：发明
国别省市：湖北,42