园区网的网络故障状态预测方法

摘要 为及时处理园区网可能发生的网络故障，提出了一种网络故障状态预测方法。首先利用采集的园区网网络运行数据样本做数据挖掘获得网络运行参数的ARMA预测函数,及网络故障预测的BP神经网络模型；做网络故障状态实时预测时，在园区网的关键监测点中利用SNMP协议采集网络运行参数，通过这些参数预测下面几个时段的网络运行参数，进而利用BP网络预测网络监测点的故障状态。实验结果表明，网络运行状态预测的准确率能够达到80%以上，可实现基本的网络故障状态预测