基于LS-SVM的电力通信网性能劣化评估与预测模型研究

随着电力通信网络规模越来越大,运行维护人员对通信网运行状态的实时有效监控,对设备故障的快速准确判断越来越困难,需要对通信网运行的健康状态进行科学评估,以及对网络性能的劣化进行趋势预测,从而可以提前预知网络可能存在的隐患。论文充分利用通信网现有的海量状态监测数据,提出基于健康状态数据的电力通信网性能劣化评估模型,在此基础上利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)性能劣化时间序列进行预测,预警通信网的异常状态,提高通信网运行维护的水平,减少故障导致的断网损失。