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电信网络功能监控及故障诊断系统

TOC\o1-2\h\u16494第1章引言 3

18301.1研究背景及意义 3

5361.2国内外研究现状 3

17591.3研究内容及组织结构 3

12006第一章：引言，介绍研究背景、意义、国内外研究现状以及研究内容和组织结构。 4

3628第二章：电信网络功能监控技术，分析现有功能监控方法，提出适应性的监控方案。 4

15093第三章：故障诊断算法研究，研究适用于电信网络的故障诊断算法。 4

8891第四章：监控系统设计与实现，详细阐述系统设计思路和实现过程。 4

30521第五章：实验与分析，对所设计系统进行功能测试和分析。 4

5053第六章：结论与展望，总结本研究成果，展望未来研究方向。 4

30696第2章电信网络功能监控技术概述 4

182312.1电信网络功能监控的基本概念 4

110182.2电信网络功能指标与评价方法 4

314212.3电信网络功能监控的关键技术 5

2257第3章故障诊断技术概述 5

232953.1故障诊断的基本概念 5

213493.2故障诊断的主要方法 6

125043.2.1人工诊断方法 6

190063.2.2自动化诊断方法 6

60793.3故障诊断技术的发展趋势 6

5458第4章电信网络功能数据采集与预处理 7

42944.1功能数据采集方法 7

37354.1.1自动化数据采集 7

78194.1.2手动数据采集 7

11934.1.3流量镜像技术 7

147974.1.4网络探测技术 7

101364.2功能数据预处理技术 7

111354.2.1数据清洗 7

64394.2.2数据聚合 8

1364.2.3数据归一化 8

92204.3数据质量分析 8

114264.3.1数据完整性分析 8

311704.3.2数据准确性分析 8

237844.3.3数据一致性分析 8

55284.3.4数据时效性分析 8

16400第5章电信网络功能监控模型构建 8

46665.1功能监控模型的分类与选择 8

310965.1.1数学统计模型 8

295025.1.2时间序列分析模型 9

238975.1.3机器学习模型 9

99695.1.4模型选择 9

184055.2时间序列分析模型 9

275245.2.1自回归模型（AR） 9

118125.2.2移动平均模型（MA） 9

232925.2.3自回归移动平均模型（ARMA） 9

160615.3机器学习模型 9

151805.3.1支持向量机（SVM） 10

230645.3.2神经网络（NN） 10

236745.3.3随机森林（RF） 10

93355.3.4深度信念网络（DBN） 10

23749第6章电信网络故障诊断算法研究 10

189406.1故障诊断算法概述 10

110446.2基于规则的故障诊断方法 10

29966.3基于机器学习的故障诊断方法 11

88586.4基于深度学习的故障诊断方法 11

9756第7章电信网络功能监控与故障诊断系统集成 11

115587.1系统集成架构设计 11

257967.1.1数据采集层 11

49697.1.2数据处理层 11

51037.1.3数据分析层 11

15827.1.4应用展示层 11

185407.1.5系统管理层 11

65187.2系统功能模块设计 12

304567.2.1数据采集模块 12

257947.2.2数据处理模块 12

245507.2.3数据分析模块 12

232017.2.4应用展示模块 12

145707.2.5系统管理模块 12

148067.3系统接口设计 12

36267.3.1数据采集接口 12

196057.3.2数据处理接口 12

238237.3.3数据分析接口 12

37427.3.4应用展示接口 12

159807.3.5系统管理接口 12

22851第8章电信网络功能监控与故障诊断系统实现 12

253228.1系统开发环境与工具 13

278098.1.1硬件平台 1