研究目的
研究统计机器学习技术在透明光网络中定位单链路故障的应用，以缩短平均修复时间（MTTR）。
研究成果
所提出的故障定位方案无需额外监测设备即可实现高精度（网络负载为20爱尔兰时准确率高达99%），有效降低了透明光网络中故障定位的平均修复时间和人力投入。
研究不足
该方法的准确性在轻负载网络（7至20爱尔兰）上进行了测试，但未评估其在更高负载或更大规模网络中的性能。实际可行性问题（如数据采集时间和模型可扩展性）被列为未来研究方向。
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[IEEE 2017国际光网络设计与建?；嵋?ONDM) - 布达佩斯(2017.5.15-2017.5.18)] 2017年国际光网络设计与建?；嵋?ONDM) - 一种故障定位的概率方法
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[IEEE 2017国际光网络设计与建模会议(ONDM) - 布达佩斯(2017.5.15-2017.5.18)] 2017年国际光网络设计与建?；嵋?ONDM) - 一种故障定位的概率方法
DOI：10.23919/ONDM.2017.7958555
出版年份：2017
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本研究探讨了透明光网络中的故障定位问题。其目标是通过利用基于当前及历史故障事件网络状态数据训练的统计机器学习技术，实现单链路故障的精准定位。具体而言，研究采用高斯过程（GP）分类器对所检测网络的历史数据进行训练，旨在建立模型并预测网络中各链路的故障概率。为缩小每次故障事件的嫌疑链路范围，该方法结合了基于图的相关性启发式算法进行补充。通过在OFDM光网络生成的数据集上进行测试，证明该方案能实现高精度的故障定位。该方案可帮助服务提供商缩短故障平均修复时间。
作者：
Tania Panayiotou，Sotirios P. Chatzis，Georgios Ellinas
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