基于稀疏贝叶斯学习方法的通信网告警预测研究

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摘要：针对通信网络中告警难以预测、无法及时处理的问题，对原始告警信息进行处理，筛选出传输链路中断、传输区域业务故障、设备板卡故障3 种主要告警类型数据作为数据集，利用稀疏贝叶斯学习和支持向量机两种方法对故障进行预测分析对比。实验结果表明，相较于支持向量机方法，稀疏贝叶斯学习方法的预测性能更好，精确率更高。（剩余3446字）

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