基于稀疏貝葉斯學習方法的通信網告警預測研究

摘要：針對通信網絡中告警難以預測、無法及時處理的問題，對原始告警信息進行處理，篩選出傳輸鏈路中斷、傳輸區域業務故障、設備板卡故障3 種主要告警類型數據作為數據集，利用稀疏貝葉斯學習和支持向量機兩種方法對故障進行預測分析對比。實驗結果表明，相較于支持向量機方法，稀疏貝葉斯學習方法的預測性能更好，精確率更高。該學習方法具有優越的處理大規模數據和特征的能力，顯示出良好的可擴展性，可以使通信網絡策略和優化過程更加客觀和科學，有效提升網絡性能和穩定性。

關鍵詞：通信網；告警預測；電力；稀疏貝葉斯學習

中圖分類號：TN915.853 文獻標識碼：A

0 引言

在通信網絡運營和維護過程中，告警預測對于確保網絡穩定性和優化運營效率具有至關重要的作用[1]。網絡告警是網絡元素異常狀態的直接反映，及時有效地預測和處理這些告警信息，可以大幅減少系統故障的發生概率，降低維護成本，提高用戶滿意度。然而，由于通信網絡的復雜性以及數據的大規模和高維度特性，傳統的告警預測方法面臨準確性和效率的雙重挑戰。

稀疏貝葉斯方法因其在處理高維數據中顯示出的卓越性能而受到研究者的廣泛關注。這種方法通過引入先驗知識，能有效地識別數據的重要特征，從而實現對數據的稀疏表示和降維處理。在通信網絡告警預測的應用中，稀疏貝葉斯方法不僅可以提高預測的準確率，還能有效地處理數據噪聲和避免過擬合，對于實時和動態的網絡環境尤為重要[2-3]。

本文旨在探索基于稀疏貝葉斯學習（sparseBayesian learning，SBL）方法的通信網告警預測模型，通過對網絡歷史告警數據的深入分析，建立一個能夠準確預測未來告警事件的數學模型，詳細介紹了稀疏貝葉斯學習方法的理論基礎，以及如何將其應用于通信網絡的告警預測中，旨在為網絡管理提供更為高效、準確的決策支持工具。

1 相關技術介紹

1.1 告警預測方法

通信網告警是一個關鍵的監控機制，用于提醒網絡管理人員關于網絡設備、服務和系統中的問題或異常狀態。告警系統能夠快速檢測異常并發出警告，識別網絡中的硬件故障、軟件問題或配置錯誤，以防這些問題對網絡造成更嚴重的影響。告警系統通過實時監控來確保所有系統和服務的正常運作，并且跟蹤如延遲、帶寬利用率及數據丟包等性能指標，幫助運維團隊優化網絡性能、處理性能瓶頸。此外，通過分析告警數據，技術人員能夠識別潛在的問題趨勢和模式，采取預防性維護措施，以避免更嚴重的故障。作為網絡事件管理策略的一部分，告警系統還能歸類和排序各種網絡事件，確保優先解決最緊急的問題。在網絡安全方面，它也能檢測潛在的安全威脅，如未授權訪問和病毒攻擊，及時通知安全團隊采取必要措施。

通信網告警預測利用大量歷史和實時數據，結合先進的數據挖掘和機器學習技術（如隨機森林、支持向量機和神經網絡等），識別可能導致網絡故障的模式和趨勢。這種預測技術可以實時監控網絡狀態，并在潛在故障發生之前提前發出警報，使網絡運維人員能夠迅速響應，從而減少服務中斷的影響，優化維護計劃，降低運維成本。

1.2 稀疏貝葉斯學習

稀疏貝葉斯學習是一個強大的統計學習框架，用于在高維數據環境中實現特征選擇和模型簡化，同時還能提高分類的準確度。它結合了貝葉斯推斷和稀疏性約束，提供了一種系統化的方法來處理復雜的機器學習和數據分析問題[4]。

假設有數據集{（xi，yi）} i=1N ，其中xi 為輸入特征，yi 為對應的連續輸出目標，N 為樣本數量，i為索引變量。稀疏貝葉斯分類模型計算公式：

yn= f（xn）+òn。 （ 1）

式中，yn 為分類標簽；f（xn）為通過核函數映射后的函數估計；òn 為加性噪聲，通常假設為高斯分布N（0，β-1），其中β 是噪聲精度的逆。

在稀疏貝葉斯方法中，f（x）的形式通常通過核技術來定義，這意味著函數f 可以表示為核函數的線性組合，具體計算公式：

式中，αi 為待求解的系數；k（x，xi）是核函數，通常選擇如高斯核、多項式核等，x 為新輸入的樣本。

為了引入稀疏性，可以對系數αi 施加一個適當的稀疏先驗分布，使得大部分的αi 被推斷為0，這意味著模型僅僅依賴于數據中的一個子集。

稀疏貝葉斯學習算法實現步驟如下。

步驟1：初始化。設置模型參數的初始值和稀疏先驗的初始參數。

步驟2：迭代優化。使用期望最大化算法或變分推斷等方法，迭代地優化模型參數和先驗參數。

步驟3：參數更新。在每次迭代中，根據貝葉斯公式更新參數，逐步逼近稀疏解。

步驟4：收斂判定。若參數的變化量小于預設閾值，則算法收斂，輸出最終模型。

2 基于稀疏貝葉斯學習的告警預測方法

本文提出了一種基于稀疏貝葉斯學習方法的通信網告警預測方法，方法流程如圖1 所示。

其具體步驟如下。

步驟1：首先從已有的通信網絡中抽取一部分告警時間序列數據。這些數據通常包括時間戳、告警類型、告警嚴重性等信息，是構建和訓練預測模型的基礎。在這個過程中，通過選擇代表性強、數據完整性好的樣本，以確保模型能夠學習數據中的關鍵特征和模式。

步驟2：利用步驟1 中收集的數據，構建一個稀疏貝葉斯學習模型。該過程需要定義模型的先驗分布，分布應該具有高度的稀疏性，以在模型中只保留對預測最有幫助的變量。例如，可以采用拉普拉斯先驗來增加模型的稀疏性。此外，還需要設定適當的超參數，如正則化參數和學習率等，這些超參數將直接影響模型的學習效果和預測能力。

步驟3：在模型構建完成后，將其應用于未參與訓練的告警數據部分，進行模型的測試和驗證。通過對比模型預測結果與實際告警事件，評估模型的準確性和精確率。評估指標可以包括均方誤差、精確率、召回率等，通過指標幫助工作人員了解模型在實際操作中的表現。此外，還可以進行交叉驗證等統計分析，確保模型的穩定性和可靠性。

3 實驗結果與分析

本文選取某地區電力公司一周的告警記錄數據，時間為2021 年4 月16 —22 日，共有318 562 條告警記錄。首先將這些原始數據進行清洗，并篩選出4 個關鍵屬性：設備名稱、設備位置、告警類型和告警發生時間，以更好地分析告警事件。根據篩選結果，選取告警中級別較高的3 種類型作為數據測試依據，它們分別為傳輸鏈路中斷、傳輸區域業務故障和設備板卡故障。告警事件樣本提取情況如表1 所示。

如表2 所示，在3 種故障類型預測中，相較于支持向量機方法，本文所用稀疏貝葉斯學習方法在預測精確率方面有顯著提高，這主要體現在精確率指標上。然而，在召回率指標上，稀疏貝葉斯學習方法的優勢不顯著。這一現象的原因可以歸結為兩種方法在訓練過程中對模型參數的處理方式不同。支持向量機在訓練過程中通過加入懲罰函數來最大化似然函數，從而優化模型。這種方法通過控制模型復雜度來避免過擬合，并沒有采取使大多數參數趨于零的方式。然而，稀疏貝葉斯學習方法則通過假設模型參數符合均值為零的高斯分布，在迭代優化過程中使大部分參數逐漸趨于零，剔除無關或噪聲較大的特征及相應的訓練樣本。這種特征選擇機制有效減少了模型中不必要的核函數，從而減少錯誤預測的數量，提高預測的精確率。由于稀疏貝葉斯學習方法通過零均值高斯分布使參數稀疏化，在減少負樣本的同時，也不可避免地減少了部分正樣本，因此導致召回率值未能顯著提高。

4 結論

本文探討了稀疏貝葉斯學習方法在通信網絡故障預測中的應用效果，特別是與支持向量機方法相比，在精確率指標上表現出顯著的提升。研究結果顯示，稀疏貝葉斯學習方法在精確率方面優于支持向量機方法，這主要得益于其在模型訓練過程中對參數的稀疏化處理。本文提出方法能夠為電網運行提供快速、準確的故障預測，從而及時輔助運維人員響應潛在問題并預防業務中斷。這種方法不僅可以優化通信網絡資源分配，降低維護成本，還可以增強預測性維護策略的有效性，延長設備壽命，并降低突發故障引起的風險。未來，需要進一步研究如何平衡精確率與召回率之間的關系，以持續優化通信網絡故障預測模型的整體性能。

參考文獻

[1] 丁宏，周宏林. 基于機器學習的通信網告警關聯分析綜述[J]. 東方電氣評論，2021，35（1）：77-84，88.

[2] 賈珺. 通信網告警相關性分析與故障預測研究[D]. 北京：北京郵電大學，2021.

[3] 劉軍，王穎，張冰，等. 電力骨干通信網中告警預測方法研究[J]. 光通信研究，2019（5）：9-13.

[4] 余白石，刁逸帆，錢良，等. 基于稀疏貝葉斯學習的水下電場測向方法[J]. 數字海洋與水下攻防，2023，6（5）：575-582.