基于机器学习的VoLTE核心网KPI异常检测方法

任心怡; 金鑫; 郑圣; 周莹; 戴筠迪; 蒋迅婕

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基于机器学习的VoLTE核心网KPI异常检测方法

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提出一套VoLTE核心网KPI异常检测方案。通过梳理与核心网网元及业务流程相关的KPI指标,构建用于VoLTE核心网性能检测的KPI指标体系,利用机器学习技术融合统计学方法对KPI指标进行训练学习,建立多维度异常检测模型,并基于专家经验制定相关业务过滤规则,对模型检测出的异常进行过滤及上报。该方法能够提前识别业务风险及故障,缩短故障恢复时长,避免恶性事故的发生,降低事故影响。

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来源
《江苏通信》 |2021年第4期|31-35|共5页
作者
任心怡; 金鑫; 郑圣; 周莹; 戴筠迪; 蒋迅婕;
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作者单位

中国联合网络通信集团有限公司江苏省分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类企业经济;
关键词
机器学习; VoLTE; 核心网; KPI指标; 异常检测;

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