關于智能運維中KPI異常檢測與預測的研究

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摘要：業(yè)務性能指標（key performance indicator，KPI）異常檢測是網(wǎng)絡智能運維中的底層核心技術，對網(wǎng)絡故障發(fā)現(xiàn)和修復具有重要意義。針對智能運維中KPI異常檢測和異常預測問題，使用數(shù)據(jù)特征分析、相關性分析、多元線性回歸分析、機器學習等方法，分別建立KPI異常值檢測差與標準差模型、KPI異常值預測多元線性回歸模型、KPI異常值預測RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型（RBF—Radial Basis Function），并通過構建評估指標模型對模型預測的優(yōu)劣進行判斷，給出運營商基站KPI核心指標的異常孤立點、異常周期以及異常值預測。（剩余4713字）