告警相关性分析模型的研究
告警相关性分析模型在通信网故障
诊断中的应用
北京众和容智电子科技有限公司
目录
1 摘要 (3)
2 告警形式 (3)
3 通信网自身的特点 (3)
4告警相关性 (3)
5告警相关性分析模型介绍 (4)
5.1 告警提供者 (4)
5.2 告警消费者 (4)
5.3 告警相关性模块 (4)
5.4 知识库 (4)
5.5 告警相关性分析的层次结构 (5)
5.5.1 通信网关 (5)
5.5.2 与告警相关的上下文服务 (5)
5.5.3 告警相关性分析 (5)
5.5.4 高级应用 (5)
5.6 告警相关性语言和规则 (6)
5.7 告警相关性规则发现 (6)
6 告警相关性在通信网故障诊断中的应用 (7)
6.1 实现模型 (7)
7结论 (8)
1 摘要
告警相关性分析是指对告警进行合并和转化，将多个告警合并成1个或含有更多信息量的告警，目的是压缩冗余告警信息，有利于故障定位。
2 告警形式
①被管资源出现单个故障后产生不同且连续的告警，即告警的连续性。
②故障可能间隔性的发生，每出现一个故障则产生一个新的告警，即告警的间歇性。
③出现故障的被管资源产生多个相同的告警，即告警的重复性。
④同一个故障可能会被不同的网络管理资源监控到，即故障的重复性。
⑤一个故障的被管资源肯能会影响到其他的资源，即故障的传递性。
3 通信网自身的特点
①可以通过告警内容来定义网络中的故障。
②单个事件可以用多个告警来描述。
③单个事件产生多个通知消息，增加了网管人员定位根事故的负担。
④告警的语意务必保持一致性。
4告警相关性
①告警压缩[ A , A , ?, A ] →A :将多个同时发生的告警缩减到1 个告警中;
②告警过滤[ A , B , C , D ] →A :删除不符合告警相关性要求的告警;
③告警计数[ nA ] →B :用1 个新的告警替代特定数目的同时发生的告警;
④告警抑制[ A , B , priority( B) < priority( A) ] →A :当高优先级的告警发生后抑制其他低优先级的告警产生;
⑤告警布尔[ A , B , ?T , ∧, ∨, ┐] →C :用1 个新的告警替代1 组符合一定布尔模式的告警;
⑥告警泛化[ A , A ∈B ] →B :用告警的超类代替该告警;
⑦告警时序关系:不同告警按照一定的时间先后顺序上报.
5告警相关性分析模型介绍
告警相关性分析模型包括告警相关性模块、告警提供者、告警消费者和知识库
图1 告警相关性分析模型
5.1 告警提供者
告警提供者可以是不同类型、不同厂家的网络设备,也可以是网络管理系统,负责向告警相关性分析模块发送告警消息. 不同的告警提供者的告警消息格式可能不同.
5.2 告警消费者
告警消费者负责从告警分析模块中接收相关告警消息. 告警消费者在接受消息之前,也必须向告警分析模块注册,既可以定义自己“关心”的告警消息格式,也可以定义告警的相关性规则.
5.3 告警相关性模块
告警分析模块介于告警提供者和消费者之间,依据消费者提供的要求,过滤
大量不必要的告警和冗余告警消息,减少呈现在消费者的告警数量,提高告警的语义相关性.
5.4 知识库
用于存储与告警相关性分析的数据,如告警消息、网络配置信息、告警相关性规则,以及其他一些分析过程中的中间状态和数据.
5.5 告警相关性分析的层次结构
5.5.1 通信网关
最低层是通信网关层,负责在告警提供者与消费者之间传递告警消息. 例如,过滤不同消费者所不关心的告警,将告警消息转换成不同消费者所需要的格式,确保告警提供者所提供的消息以正确的格式和内容传递到不同消费者. 在通信网中,不同厂家不同设备共存于同一个网络当中.通信网关要解决将不同厂家、不同设备的告警消息的格式转换、过滤等问题.
5.5.2 与告警相关的上下文服务
提供告警提供者和消费者之间告警消息状态的交互. 当告警提供者产生一系列告警消息后,服务层对告警的内容进行分析,触发相应的事件通知消费者.
5.5.3 告警相关性分析
智能化告警相关性分析是根据知识库中的信息进行故障寻根、发送网络预警等. 告警相关性分析协助网管人员准确定位故障源,减少处理反应时间和业务中断时间.
5.5.4 高级应用
最高层是高级应用层,例如按时间对所发生的事件进行每日、每月、每年的总结,分析网络发展趋势,能对网络进一步的规划和扩容提供参考意见. 对故障多发地段或设备发送网络预警信息,加强网络通信的保障,将可能发生的故障降到最低.
5.6 告警相关性语言和规则
开发相关性描述语言的 1 个主要目的是,使告警相关性分析直观和用户友好. 警相关性的描述形式如下: If < 前提> Then< 结论> . 表示当< 前提> 成立时,得出< 结论> .为了严格地描述产生式,用巴科斯范式BNF(BackusNormal Form) 给出形式描述及语义:
< 告警相关性> : : = < 前提> →< 结论>
< 前提> : : = < 简单条件> | < 复合条件>
< 结论> : : = < 告警> | < 相关性操作>
< 复合条件> : : = < 简单条件> [ (AND <
简单条件> ) ?] | < 简单条件> [ (OR < 简单条件> ) ?]
< 简单条件> : : = < 告警属性> | < 操作符> | < 告警属性>
其中, < 告警属性> 包括告警的类型、告警的严重级别、时间戳、所属厂家信息、所属设备和端口等等.
< 操作符> 定义为“and”,“or”,“equal”,“is -duplicate”,“is - before”,“exist s”等等.
5.7 告警相关性规则发现
①确立规则来源. 告警相关性规则主要来源于通信专家的经验和相关ITU2T 技术建议,同时也可以通过分析历史告警进行数据挖掘,发现告警相关性规则.
告警相关性规则发现
②规则描述. 选择合适的规则表示模式并把概念化的规则表示出来.
③建立告警相关性数据库. 告警相关性数据库是告警相关性分析的核心,其规则的质量直接关系到整个系统的性能和效率.
④测试、精炼、维护告警相关性数据库. 包括知识的一致性、完整性、冗余性等检查. 数据库的建立过程需要把相关性规则经过一系列变换后进入计算机系统. 例如通信专家提供的经验并不一致,也不完全,甚至是错误的信息,必须对其进行增加、删除、修改后选用.
6 告警相关性在通信网故障诊断中的应用
故障诊断是故障管理中的一个重要步骤,即从采集到的告警信息中分析出故障源. 故障诊断中考虑了以下几个要素:
①告警的采集和存储;
②网络配置信息的存储;
③告警相关性规则的分析和建立. 告警相关性分析的前提条件是网络在正常监
控之下,且数据库更新不影响系统正常工作. 为了准确及时地定位网络出现的故障,告警相关性分析模块必须集中监控网络中所有的告警信息.
6.1 实现模型
告警相关性分析采用的是基于规则的分析方法(rule2based systems) ,适用于通信网的告警相关性分析. 告警相关性模型在光传输网故障诊断中的应用如图所示
告警相关性分析在光传输网故障诊断中的应用
该模型符合以下要求.
①传输网中实时告警和历史告警数据采集到告警数据库中. 告警消息通常采用
文本形式存储,表征系统状态的改变(异常或失效) . 告警消息包括多个字段,如告警发生时间、告警清除时间、告警发生的位置信息、告警级别、告警内容描述等. 通常告警不包含故障源的详细信息.
②告警相关性分析模型需要建立 1 个配置数据库用来存储网络中所有的拓扑信息. 当网络拓扑信息发生变化后,该配置数据库能实时更新相关的数据. 配置数据库包含网元层和网络连接层的具体信息,有助于从1 个小的故障发现故障的根源问题.网元层描述网络设备的类型,是物理网元的一个抽象描述. 网元面
向每个具体应用,不同的通信网中的网元类型各不相同,包括子网、局站、机框、机槽、机盘、端口等. 网络连接层描述的是网元之间的连接关系,包括光复用段和传送段,以上下游节点的放大盘端口标志.
③相关性描述语言作为规则发现模块接口的一部分,发现告警的特征,将告警转换成为规则,最终实现相关性引擎模块的配置.
④通信专家在线维护和配置对告警相关性规则.
④当告警相关性已知后,告警相关性分析提供网管人员定位具体发生的故障及
故障地点. 如果只有部分规则已知或者出现未知规则,网管人员要依据全部的有用信息,找出与故障最匹配的告警模式———类似与基于案例推理的告警分析.
图5 光传输网故障诊断流程
⑤故障诊断的流程如图 5 所示. 首先从告警数据库中读取告警信息;然后按照
网元进行分类,将告警定位到网元上;接着将告警逐行匹配到规则库中的所有规则,查找出可能的故障[4 ] . 在某些情况下(如线路故障) ,仅仅判断单个网元是无法准确判断故障点的,必须对远端网元发生的告警进行分析,最终确定故障点. 正确的网络配置信息是故障诊断的基础.
7结论
对提出的告警相关性分析模型与其他模型比较具有以下优点:
①更可靠,易于实现;
②便于修改告警相关性规则;
③自适于网络配置信息的改变;
④适用于通信网的故障诊断. 但由于组成通信网的设备很复杂,生产厂商型号、
规格的不同,得到1 个通用相关性模型,使它适用于各种电信网络,还需继续研究。
(完整版)中国铁塔动环常见告警处理指导手册
中国铁塔动环常见告警处理指导手册一、FSU离线告警 告警名称：FSU离线； 告警解释：FSU和铁塔集团平台连接通讯中断； 原因分析：1）信号差或不稳定；2）FSU设备掉电；3）无线模块硬件故障；4）FSU设备硬件故障；5）天线和无线模块连接中断，或天线丢失；6）VPN服务器连接不上；7）SIM卡被盗、欠费或故障。平台处理方法：查询历史告警记录，如频繁离线或长时间离线，需现场检查。 现场处理方法： 第一步检查供电： 1）在运维监控系统检查离线站点是否有停电告警，判断是否现场停电； 2）现场检查FSU指示灯不亮设备没有供电。 原因分析：FSU供电异常。 解决方案： 1）检查整个基站是否停电，如停电则通知相关人员取电； 2）检查FSU供电空开是否跳闸及通电线路是否正常。 第二步检查无线模块： 检查无线模块指示灯都不亮或都常亮。
原因分析：无线模块供电异常或无线模块故障。 解决方案： 1）无线模块供电故障，则检查给无线模块供电接线是否正常如正常，则用万用表测量给无线模块供电FSU输出端是否有12V，如没有则为FSU供电板问题，更换FSU供电板。 2）确认供电正常，则更换无线模块进行测试。 下站建议：下站时建议随身带上一套可以成功拨号的无线网卡和SIM 卡，下站的时候作对比验证，快速确认是SIM卡问题，还是无线模块问题。 第三步FSU检查 通过EISUConfig软件登陆FSU设备，点击设备诊断管理。 1）信号强度弱：通过设备软件登录设备，如信号强度小于15。
解决方案：更换运营商无线模块或将天线外延（室内站放到室外，室外柜放到底部隐蔽区域或有外层保护情况下放到机柜顶部） 2）铁塔VPN网络连接异常：铁塔VPN网络提示连接异常 3）铁塔网管未注册：铁塔网管提示连接异常（正常显示连接正常）解决方案： 确认总部平台正常，重启FSU（等待程序连接）。如重启后未恢复，联系厂家专业人员。 平台恢复确认：告警管理-活动告警监控-当前告警查询该站点，确认告警是否消除。 二、电源配套告警 2.1开关电源类告警： 2.1.1开关电源通信状态告警 告警名称：开关电源通信状态告警； 告警解释：开关电源和FSU之间的通讯中断； 原因分析：开关电源和FSU之间的通讯中断 平台处理方法：无 现场处理方法：检查开关电源屏幕是否显示正常，和FSU的监控线连接是否正常。
告警相关性分析模型的研究
告警相关性分析模型在通信网故障 诊断中的应用 北京众和容智电子科技有限公司
目录 1 摘要 (3) 2 告警形式 (3) 3 通信网自身的特点 (3) 4告警相关性 (3) 5告警相关性分析模型介绍 (4) 5.1 告警提供者 (4) 5.2 告警消费者 (4) 5.3 告警相关性模块 (4) 5.4 知识库 (4) 5.5 告警相关性分析的层次结构 (5) 5.5.1 通信网关 (5) 5.5.2 与告警相关的上下文服务 (5) 5.5.3 告警相关性分析 (5) 5.5.4 高级应用 (5) 5.6 告警相关性语言和规则 (6) 5.7 告警相关性规则发现 (6) 6 告警相关性在通信网故障诊断中的应用 (7) 6.1 实现模型 (7) 7结论 (8)
1 摘要 告警相关性分析是指对告警进行合并和转化，将多个告警合并成1个或含有更多信息量的告警，目的是压缩冗余告警信息，有利于故障定位。 2 告警形式 ①被管资源出现单个故障后产生不同且连续的告警，即告警的连续性。 ②故障可能间隔性的发生，每出现一个故障则产生一个新的告警，即告警的间歇性。 ③出现故障的被管资源产生多个相同的告警，即告警的重复性。 ④同一个故障可能会被不同的网络管理资源监控到，即故障的重复性。 ⑤一个故障的被管资源肯能会影响到其他的资源，即故障的传递性。 3 通信网自身的特点 ①可以通过告警内容来定义网络中的故障。 ②单个事件可以用多个告警来描述。 ③单个事件产生多个通知消息，增加了网管人员定位根事故的负担。 ④告警的语意务必保持一致性。 4告警相关性 ①告警压缩[ A , A , ?, A ] →A :将多个同时发生的告警缩减到1 个告警中; ②告警过滤[ A , B , C , D ] →A :删除不符合告警相关性要求的告警; ③告警计数[ nA ] →B :用1 个新的告警替代特定数目的同时发生的告警; ④告警抑制[ A , B , priority( B) < priority( A) ] →A :当高优先级的告警发生后抑制其他低优先级的告警产生; ⑤告警布尔[ A , B , ?T , ∧, ∨, ┐] →C :用1 个新的告警替代1 组符合一定布尔模式的告警; ⑥告警泛化[ A , A ∈B ] →B :用告警的超类代替该告警; ⑦告警时序关系:不同告警按照一定的时间先后顺序上报.
估值模型的适用性与改进
估值模型的适用性及其改进 估值方法 人们通常将每股收益作为公司价值分析指标，许多投资者和公司的管理人员都认为，只要公司的财务报表利润提高，股价就会上涨。尽管每股收益确实有用，但由于财务报告收益的变动并不能代表公司根本的经济变化，每股收益过于简单，不能反映其他影响公司价值的重要因素，必须要有其他的价值评估方法。 (一)贴现模型 1、贴现现金流量法 现金流量贴现以一种全面而又简明的方式，囊括了影响公司价值的因素。现金流量贴现法是运用收入的资本化定价方法来决定股票的内在价值，即任何资产的价值是其预期会产生的现金流量的折现值总和。如下式： 股份权益价值＝每股股票的价值=股份权益价值/普通股数 其中CFTEt为第t期的股份权益现金流量，ke为股份权益成本。 2、股利贴现模型 贴现现金流量法认为股票的真实价值等于其未来全部现金流量的现值总和。对于股票来说，这种预期的现金流就是在未来预期可以得到的股利。根据对股利及其增长率的估测，用股利贴现模型来确定股票的价格，解决了现金流量贴现法可操作性较弱的问题。为了简化分析，本文仅以稳定成长的公司为例说明股利贴现模型。稳定成长公司的股价应为：其中，P为股价，DPS1为预期明年的每股股利，ke为股份权益成本，gt为持续的股利成长率。 （二）经济增加值EV A 对基于传统会计信息的估值方法的失望，激发了一系列替代会计估值的方法出现，而经济增加值EV A是其中较为引人注目的，EV A准确地度量了企业的经营效益。EV A由Joe M. Stern等人创立，Stern Stewart公司将EV A注册为商标。《财富》杂志每年刊登Stern Stewart 公司计算的全美1000家上市公司EV A，使得EV A的概念深入人心。 EV A是基于企业需要获取足够利润以弥补包括债务和股权投入资金的全部成本的想法而产生的。会计方法反映了债务成本，却忽略了股权资本的成本。在会计报表上，投资者的股权资本投入对公司来说是无成本的。EV A则认为股东必须赚取至少等于资本市场上类似投资的收益率，资本获得的收益至少要能补偿投资者承担的风险。EV A就是企业税后净经营利润扣除资本成本（债务成本和股本成本）后的余额。在EV A准则下，投资收益率高低并非企业经营状况好坏和价值创造能力的评估标准，关键在于是否超过资本成本。 EVA实际上是经济学上的剩余收入或者经济利润概念。从理论上讲，股权资本的真实成本等于股东的机会成本。EV A给出了剩余收入可计算的模型方法。EV A的计算方法如下：销售额-经营费用-税= 营业利-财务费用=EV A 其中，财务费用= 资本×加权平均资本成本率，加权平均资本成本率W ACC =债务资本成本率×（债务资本/总市值）×（1－税率）＋股本资本成本率×（股本资本/总市值）。股本成本或者说是股票投资预期报酬，是依据资本资产定价理论(CAPM)来确定的。股本的预期报酬可以下式表达： 其中E(R)为股本的预期报酬，Rf为无风险利率，β为资产的贝他系数，E(Rm)为市场组合收益率。
综合告警管理系统解决方案
综合告警管理系统解决方案 一、目标客户 综合告警管理系统（Integration Fault Management System,以下简称IFMS）适用于电信级运营网络的告警、故障管理。 二、系统价值及优势 1. 强大稳定的信息采集功能：针对不同的数据源，可提供多种数据采集方式； 2. 强大的事件处理功能：采用实时数据总线的方式和高速事件处理算法，每秒钟能够处理50条以上告警事件，通过事件的过滤、合并、重组、字段丰富等可以形成准确的告警信息，通过故障风暴处理保证事件处理高效稳定运行，满足大型网络的实时告警监视的需要； 3. 故障信息的快速实时响应：采用实时数据总线的方式和高速时间处理算法，快速有效地发现故障，同时通过物理设备和逻辑数据的简单关联、客户和业务之间的简单关联处理，进一步加快了故障处理的进程，保障故障定位的准确性； 4. 多样化、多层次的故障视图定制能力：系统提供告警视图定制的功能，可以根据需要定制特定的总览和告警鸟瞰视图，可以定制需要显示的告警详细信息，告警集定制功能更能提高告警监视的效率； 5. 告警自动触发能力：可以通过告警触发网关实现向其他网管系统主动传送告警数据，如触发告警业务处理流程系统，还可以实现告警自动前转功能，如电子邮件，短消息，BP等； 6. 系统自我管理能力：系统提供对网管系统的关键进程的监视能力，可以实时监视各进程的运行状态； 7. 系统扩展性好，数据采集平台和数据总线可以实现数据采集和事件处理器的灵活扩展，对专业采集器接口的支持，可以方便的接入新的网元和专业网管系统；系统提供了与其他资源、性能等系统的接口，可以方便灵活与其他产品集成。 三、系统功能 1. 数据采集功能 IFMS系统具有强大稳定的数据采集功能。可针对网络中不同的数据源提供SNMP、Syslog、Trap、TL1、TCP、CORBA、Logfile、DB八种数据采集方式，并作统一化数据格式处理，经过缓存后，传送到告警数据处理系统。 2. 数据处理功能 ?告警过滤：根据配置进行告警事件的过滤，过滤条件的设置可通过图形化的用户界面完成。
数学建模的作用意义
数学建模的背景： 人们在观察、分析和研究一个现实对象时经常使用模型，如展览馆里的飞机模型、水坝模型，实际上，照片、玩具、地图、电路图等都是模型，它们能概括地、集中地反映现实对象的某些特征，从而帮助人们迅速、有效地了解并掌握那个对象。数学模型不过是更抽象些的模型。 当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言，把它表述为数学式子（称为数学模型），然后用通过计算得到的模型结果来解释实际问题，并接受实际的检验。这个全过程就称为数学建模。 近半个多世纪以来, 随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用, 而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质、人口、交通等新的领域渗透，所谓数学技术已经成为当代高新技术的重要组成部分。 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其它学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并计算求解。人们常常把数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用比喻为如虎添翼。 数学建模日益显示其重要作用，已成为现代应用数学的一个重要领域。为培养高质量、高层次人才，对理工、经济、金融、管理科学等各专业的大学生都提出“数学建模技能和素质方面的要求”。 数学建模在现代社会的一些作用 (1）在一般工程技术领域，数学建模仍然大有用武之地。在以声、光、热、力、电这些物理学科为基础的诸如机械、电机、土木、水利等工程技术领域中，数学建模的普遍性和重要性不言而喻，虽然这里的基本模型是已有的，但是由于新技术、新工艺的不断涌现，提出了许多需要用数学方法解决的新问题；高速、大型计算机的飞速发展，使得过去即便有了数学模型也无法求解的课题（如大型水坝的应力计算，中长期天气预报等）迎刃而解；建立在数学模型和计算机模拟基础上的CAD技术，以其快速、经济、方便等优势，大量地替代了传统工程设计中的现场实验、物理模拟等手段。 (2）在高新技术领域，数学建模几乎是必不可少的工具。无论是发展通讯、航天、微电子、自动化等高新技术本身，还是将高新技术用于传统工业去创造新工艺、开发新产品，计算机技术支持下的建模和模拟都是经常使用的有效手段。数学建模、数值计算和计算机图形学等相结合形成的计算机软件，已经被固化于产品中，在许多高新技术领域起着核心作用，被认为是高新技术的特征之一。在这个意义上，数学不再仅仅作为一门科学，它是许多技术的基础，而且直接走向了技术的前台。国际上一位学者提出了“高技术本质上是一种数学技术”的观点。 (3）数学迅速进入一些新领域，为数学建模开拓了许多新的处女地。随着数学向诸如经济、人口、生态、地质等所谓非物理领域的渗透，一些交叉学科如计量经济学、人口控制论、数学生态学、数学地质学等应运而生。一般地说，不存在作为支配关系的物理定律，当用数学方法研究这些领域中的定量关系时，数学建模就成为首要的、关键的步骤和这些学科发展与应用的基础。在这些领域里建立不同类型、不同方法、不同深浅程度模型的余地相当大，为数学建模提供了广阔的新天地。马克思说过，一门科学只有成功地运用数学时，才
第1章 数学建模与误差分析
第1章数学建模与误差分析 1.1 数学与科学计算 数学是科学之母，科学技术离不开数学，它通过建立数学模型与数学产生紧密联系，数学又以各种形式应用于科学技术各领域。数学擅长处理各种复杂的依赖关系，精细刻画量的变化以及可能性的评估。它可以帮助人们探讨原因、量化过程、控制风险、优化管理、合理预测。近几十年来由于计算机及科学技术的快速发展，求解各种数学问题的数值方法即计算数学也越来越多地应用于科学技术各领域，相关交叉学科分支纷纷兴起，如计算力学、计算物理、计算化学、计算生物、计算经济学等。 科学计算是指利用计算机来完成科学研究和工程技术中提出的数学问题的计算，是一种使用计算机解释和预测实验中难以验证的、复杂现象的方法。科学计算是伴随着电子计算机的出现而迅速发展并获得广泛应用的新兴交叉学科，是数学及计算机应用于高科技领域的必不可少的纽带和工具。科学计算涉及数学的各分支，研究它们适合于计算机编程的数值计算方法是计算数学的任务，它是各种计算性学科的联系纽带和共性基础，兼有基础性和应用性的数学学科。它面向的是数学问题本身而不是具体的物理模型，但它又是各计算学科共同的基础。 随着计算机技术的飞速发展，科学计算在工程技术中发挥着愈来愈大的作用,已成为继科学实验和理论研究之后科学研究的第三种方法。在实际应用中所建立的数学模型其完备形式往往不能方便地求出精确解，于是只能转化为简化模型，如将复杂的非线性模型忽略一些因素而简化为线性模型，但这样做往往不能满足精度要求。因此，目前使用数值方法来直接求解较少简化的模型，可以得到满足精度要求的结果，使科学计算发挥更大作用。了解和掌握科学计算的基本方法、数学建模方法已成为科技人才必需的技能。因此，科学计算与数学建模的基本知识和方法是工程技术人才必备的数学素质。 1.2 数学建模及其重要意义 数学，作为一门研究现实世界数量关系和空间形式的科学，在它产生和发展的历史长河中，一直是和人们生活的实际需要密切相关。用数学方法解决工程实际和科学技术中的具体问题时，首先必须将具体问题抽象为数学问题，即建立起能描述并等价代替该实际问题的数学模型，然后将建立起的数学模型，利用数学理论和计算技术进行推演、论证和计算，得到欲求解问题的解析解或数值解，最后用求得的解析解和数值解来解决实际问题。本章主要介绍数学建模基本过程和求解数学问题数值方法的误差传播分析。 1.2.1 数学建模的过程 数学建模过程就是从现实对象到数学模型，再从数学模型回到现实对象的循环，一般通过表述、求解、解释、验证几个阶段完成。数学建模过程如图1.2.1所示，数学模型求解方法可分为解析法和数值方法，如图1.2.2所示。 表述是将现实问题“翻译”成抽象的数学问题，属于归纳。数学模型的求解方法则属于演绎。归纳是依据个别现象推出一般规律；演绎是按照普遍原理考察特定对象，导出结论。演绎利用严格的逻辑推理，对解释现象做出科学预见，具有重要意义，但是它要以归纳的结论作为公理化形式的前提，只有在这个前提下
eviews自相关性检验
实验五自相关性 【实验目的】 掌握自相关性的检验与处理方法。 【实验内容】 利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。 【实验步骤】 一、回归模型的筛选 ⒈相关图分析 SCAT X Y 相关图表明，GDP指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。 ⒉估计模型，利用LS命令分别建立以下模型 ⑴线性模型：LS Y C X t (-6.706) (13.862) = 2 R＝0.9100 F＝192.145 S.E＝5030.809 ⑵双对数模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX t (-31.604) (64.189) = 2 R＝0.9954 F＝4120.223 S.E＝0.1221 ⑶对数模型：LS Y C LNX
=t (-6.501) (7.200) 2R ＝0.7318 F ＝51.8455 S.E ＝8685.043 ⑷指数模型：LS LNY C X =t (23.716) (14.939) 2R ＝0.9215 F ＝223.166 S.E ＝0.5049 ⑸二次多项式模型：GENR X2=X^2 LS Y C X X2 =t (3.747) (-8.235) (25.886) 2R ＝0.9976 F ＝3814.274 S.E ＝835.979 ⒊选择模型 比较以上模型，可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。各解释变量及常数项都通过了t 检验，模型都较为显著。除了对数模型的拟合优度较低外，其余模型都具有高拟合优度，因此可以首先剔除对数模型。 比较各模型的残差分布表。线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势，指数模型则大体相反，残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势，因此，可以初步判断这两种函数形式设置是不当的。而且，这两个模型的拟合优度也较双对数模型和二次多项式模型低，所以又可舍弃线性模型和指数模型。双对数模型和二次多项式模型都具有很高的拟合优度，因而初步选定回归模型为这两个模型。 二、自相关性检验 ⒈DW 检验； ⑴双对数模型 因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.22， U d ＝1.42，而0<0.7062＝DW LTE常见告警故障分析 1.1光口接收链路故障 原因分析： ?光纤有损坏 ?光模块问题 ?ODF架处法兰盘有光损 ?近端、远端之间的线路故障 处理方法： ?根据所出的光口接收链路故障的位置(基带处理板光口或RRU光口)更换相应的光纤 ?同上，更换相应的光模块 ?排除以上2种原因外，可试更换光纤连接处的法兰盘 ?可通过在远近端处互相发光、收光，以此判断线路是否存在故障 1.2RRU链路断 原因分析： ?RRU掉电 ?光路故障 ?光模块损坏 ?基带板故障引起RRU链路断 处理方法： ?检查RRU是否上电 ?如果RRU正常上电，排除光模块或光路是否有光损 ?观察基带板指示灯闪烁状态是否正常，如异常，则先插拔基带板使其复位；如果以上因素全都排除，则更好RRU 1.3天馈驻波比异常 原因分析： ?RRU通道接口与天线端口之间连接的跳线未连接好 ?设备接口渗进雨水 ? RRU与天线端口之间连接的跳线有损坏 ?RRU内部出现故障 处理方法： ?检查RRU通道接口与天线端口之间连接的跳线是否连接好，重新连接 ?检查RRU故障通道口内是否有渗进雨水，如有，需清理干净；另外设备被雨水浸泡后会有所腐蚀生锈，可用砂纸打磨后重新连接 ?如无以上情况，请尝试更换跳线，之后重启RRU，查看是否还会出现驻波比告 警 ?通过以上操作后再出现，直接更换RRU 1.4天线校正失败 原因分析： ?LTE天线校正序列发射电平上下行为同一个DV参数，经过研发部门分析600版 本中默认的下行校正序列发射电平过大，有可能会导致部分RRU校正序列接收电 平饱和，导致校正失败。 处理方法： ?修改DV参数降低校正序列发射电平后，可以规避由此造成的天线校正失败问题。 ?经过修改DV参数仍然出现此告警，则更好RRU 1.5智能天线校准异常 原因分析： ?智能天线校准线缆连接故障 ?RRU内部故障 处理方法： ?更换RRU校准通道跳线 ?更换RRU校准通道跳线无效，直接更换RRU 1.6输入电压异常 原因分析： ?输入电压异常一般常见于拉远站，由于室外交转直电源柜供电功率不足或接电 异常会导致出现此故障 处理方法： ?检查设备电源线与电源柜是否有连接问题 ?如连接没问题，则考虑电源柜所带设备是否过多，可减少连接的设备或增加电 源柜解决此问题 1.7基站退出服务 原因分析： ?基带板故障 ?如果1个基站的所有RRU光口链路故障、设备掉电或其它原因导致RRU链路断， 则会引起基站退出服务 ?数据有误：无线参数—>TD-LTE—>资源接口配置—>基带资源:未调整RRU通道口 为2即LTE通道 告警相关性分析规则 一、 SDH 告警相关性规律总结 1． 告警优先级 通信告警 > 电源告警 > 时钟硬件告警 > 传输告警 2． 各层内告警的优先级 在同层之内，级别高的告警出现后，将会屏蔽级别低的告警 ? 再生段层 > RS_LOF > RS_OOF > SPI_LOS R_LOS RS_LOS RS_TIM > RS_TIU RS_EXCER > RS_SD RS_SES_LIMIT > RS_ES_LIMIT ? 复用段层 MS_AIS MS_EXC > MS_SD S1_MISS BRIDGE > MS_RDI ? 高阶通道层 HP_LOM HP_TIM > HP_TIU AU_LOP （HP_LOP ）> HP_SLM HP_UNEQ HP_EXC > HP_SD ? 低阶通道层 LP_LOM LP_TIM > LP_TIU TU_LOP （LP_LOP ） > LP_SLM LP_UNEQ LP_EXC > LP_SD ? PDH 物理接口 PPI_LOS > PPI_AIS 3． 各层之间告警的相关性 4． 告警向上下游传递的规律 ? 复用段告警在复用段上透传，出现在复用段的端点。 ? 高阶告警都向下游透传，在高阶通道的每个站上出现，直至高阶通道端点终止。 ? 低阶告警在低阶通道上透传，但是通常在上下话时（通道的源和宿）出现。 5． 总体思路 高优先级低优先级 再生段 复用段 高阶通道层 PDH 物理接口低阶通道层 图 1告警相关性分析总体思路示意图 6． 告警相关性分析示意图 ? RS_LOS 、R_LOS 、SPI_LOS 与MS_RDI 、MS_AIS 相关性的分析。 图 2 带中继的情况 图 3不带中继的情况 ? 再生段上的RS-TIM 告警 图 4 数学建模疾病的诊断 现要你给出疾病诊断的一种方法。 胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病者。从胃癌患者中抽取5人（编号为1-5），从萎缩性胃炎患者中抽取5人（编号为6-10），以及非胃病者 中抽取5人（编号为11-15），每人化验4项生化指标：血清铜蓝蛋白（ X）、 1 蓝色反应（ X）、尿吲哚乙酸（3X）、中性硫化物（4X）、测得数据如表1 2 所示： 表1. 从人体中化验出的生化指标 根据数据，试给出鉴别胃病的方法。 论文题目：胃病的诊断 摘要 在临床医学中，诊断试验是一种诊断疾病的重要方法。好的诊断试验方法将对临床诊断的正确性和疾病的治疗效果起重要影响。因此，对于不同疾病不断发现新的诊断试验方法是医学进步的重要标志。传统的诊断试验方法有生化检测、DNA检测和影像检测等方法。而本文则通过利用多元统计分析中的判别分析及SPSS软件的辅助较好地解决了临床医学中胃病鉴别的问题。在临床医学上，既提高了临床诊断的正确性，又对疾病的治疗效果起了重要效果，同时也减轻了病人的负担。 判别分析是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。 其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。 首先，由判别分析定义可知，只有当多个总体的特征具有显著的差异时，进行判别分析才有意义，且总体间差异越大，才会使误判率越小。因此在进行判别分析时，有必要对总体多元变量的均值进行是否不等的显著性检验。 其次，利用判别分析中的费歇判别和贝叶斯判别进行判别函数的建立。 最后，利用所建立的判别函数进行回判并测得其误判率，以及对其修正。 本文利用SPSS软件实现了对总体间给类变量的均值是否不等的显著性检验并根据样本建立了相应的费歇判别函数和贝叶斯判别函数，最后进行了回判并测得了误判率，从而获得了在临床诊断中模型，给临床上的诊断试验提供了新方法和新建议。 关键词：判别分析；判别函数；Fisher判别；Bayes判别 一问题的提出 在传统的胃病诊断中，胃癌患者容易被误诊为萎缩性胃炎患者或非胃病患者，为了提高医学上诊断的准确性，也为了减少因误诊而造成的病人死亡率，必须要找出一种最准确最有效的诊断方法。为诊断疾病，必须从人体中提取4项生化指标进行化验，即血清铜蓝蛋白、蓝色反应、尿吲哚乙酸、中性硫化物。但是，从人体中化验出的生化指标，必须要确定一个精准的指标来判断疾病所属的类型。设想，使用判别分析法，利用SPSS 软件对各个变量进行系统的分析，使该问题得到有效地解决。 大气模型的适用性分析及应用研究 摘要：临近空间的开发利用对大气环境参数的获取提出了迫切需求，建立了临近空间中性大气模型(Near Space Parameter Mode1,NSPM)，并对其进行了适用性分析.通过对模型精度、残差、标准差的计算，发现密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果具有较好的一致性，而风场模型的输出结果能较好地体现平均观测结果.最后，利用NSPM模型分析了中国地区临近空间区域的各大气参数(密度、温度、压强、经向风、纬向风)的变化特性.研究表明临近空间大气环境变化具有明显的季节性及区域性. 关键词：临近空间;大气参数;精度分析 临近空间(Near Space)是对海拔20 km到100km空间范围内的一个通用性称谓，包括地球平流层、中间层、低热层等，是地球中高层大气的重要组成部分.临近空间环境与人类生存和发展息息相关，同时，临近空间的开发和利用对临近空间环境特性研究及预报提出了迫切需求。 在地球大气层中飞行的飞行器，都要借助空气动力飞行，因此，作为提供空气动力的介质，空气的静态物理特性(密度、压强、温度等)和动态物理特性(如风场)对在大气层中飞行的飞行器的安全与准确入轨具有重要的影响.本文利用现有模型的部分模块，形成了适用于临近空间的中性大气模型.由于模型本身要反映物理实际，即模拟值与实际观测值要一致，故本文对临近空间的中性大气模型进行适用性分析.最后，作为临近空间大气参量模式的一个应用，分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性. 1模型简介 本文选用了大气模式NRLMSISE-00 ( Nary Re-search Laboratory Mass Spectrometer Incoherent Scatter 2000)及风场模式HWM07 ( Horizontal Wind Model 2007)以获取临近空间区域的各种大气参量，由于大气模式和风场模式模拟的各种大气参量的高度范围是从地而至外逸层，超出了临近空间的高度区域(20 km至 100 km ).另外，NRI,MSISE-00众多输出参量中仅大气密度和温度是临近空间的开发利用所需要的.针对临近空间应用需求，从这两种模式中抽取 网络管理—警告系统的设计 1设计目标 1．数据采集：通过采集计算网络中的配置信息，告警信息，性能信息，反馈给告警中心。 2．数据分析：分析告警信息（原始告警信息，性能数据，配置信息），推理处理并存储记录告警，且实现告警的可确认消除（自动回复/手动恢复）。 3．数据应用：实时监控重要的告警信息，解决并消除告警信息。根据告警信息记录生成报表统计，向上层提供决策的数据依据。 2 概要设计 系统分三层：数据的采集数据处理数据应用 数据采集：从系统的网元上采集数据包括：性能数据信息，网元告警信息，拓扑结构的配置信息，向数据处理层的制定临时数据库中传送。 数据处理：从指定的数据库中获得原始数据信息，判断处理。根据估值（及性能阀值）判断生成警告信息，存储分析并上报告警信息。实现告警的匹配确认清除，重复告警的归并处理。 数据应用：及时监控重要的告警信息，并处理此告警，反馈告警的确认信息。根据不同的用户需求展现告警统计信息报表，为决策提供数据支持。 3数据采集层 3.1 内容 3.1.1配置数据采集的内容 及获得该网络中的网元设备，基本信息，与实体形成对应的映射。用于网络的拓扑信息管理。 网管系统管理采集以下配置数据： 3.1.2告警数据采集的内容 告警源 需要采集的告警报告分为： 网元告警 ●路由器： ●交换机： ●配线板： ●服务器：cpu , 内存，硬盘，电源，风扇（散热），网卡，光驱，端口，运行的软件服务 1．环境告警: 暂保留。 2．通信连接告警（拓扑管理）：当某一网元设备持续一定时间不响应网管系统时，网管系统应能自动生成该网元设备的通信连接警。 3．性能告警：当性能指标超出预先设定的范围时，系统触发的告警称为性能告警。 4．设备告警：来自设备红端的告警信息。 原始告警数据内容 原始告警数据是从告警源采集到的未经任何处理的原始告警信息，格式和内容与网元类型相关，原始告警信息将在告警管理应用层进行处理，采集层采集到的告警原始数据至少应包括以下内容： 典型相关分析 在对经济问题的研究和管理研究中，不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度，而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关性。典型相关分析就是测度两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。 典型相关分析计算步骤 （一）根据分析目的建立原始矩阵 原始数据矩阵 ? ?????? ?????? ?nq n n np n n q p q p y y y x x x y y y x x x y y y x x x 2 1 2 1222 21 22211121111211 （二）对原始数据进行标准化变化并计算相关系数矩阵 R = ?? ? ? ??2221 1211 R R R R 其中11R ，22R 分别为第一组变量和第二组变量的相关系数阵，12R = 21 R '为第一组变量和第二组变量的相关系数 （三）求典型相关系数和典型变量 计算矩阵=A 111-R 12R 122-R 21R 以及矩阵=B 122-R 21R 1 11-R 12R 的特征值和特征向量，分 别得典型相关系数和典型变量。 （四）检验各典型相关系数的显著性 第五节 利用SPSS 进行典型相关分析 第一步，录入原始数据，如下表：X1 X2 X3 X4 X5 分别代表多孩率、综合节育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均国民收入和城镇人口比例。 研究人口出生与教育程度、生活水平等的相关。 1、点击“Files→New→Syntax”打开如下对话框。 2、输入调用命令程序及定义典型相关分析变量组的命令。如图 输入时要注意“Canonical correlation.sps”程序所在的根目录，注意变量组的格式和空格。 第三步，执行程序。用光标选择这些命令，使其图黑，再点击运行键，即可得到所有典型相关分析结果。 告警相关性分析规则 、SDH告警相关性规律总结1. 告警优先级 通信告警> 电源告警> 时钟硬件告警> 传输告警 2 . 各层内告警的优先级 在同层之内，级别高的告警出现后，将会屏蔽级别低的告警 再生段层 SPI_LOS R_LOS , > RS_LOF > RS_OOF > = RS_LOS 复用段层 MS_AIS MS_EXC > MS_SD S1_MISS BRIDGE RS_TIM > RS_TIU RS_EXCER > RS_SD RS_SES_LIMIT > RS_ES_LIMIT > > MS_RDI 高阶通道层 HP_LOM HP_TIM > HP_TIU AU_LOP ( HP_LOP ) > HP_AIS ] HP_SLM > > HP_RDI HP_UNEQ J HP_EXC > HP_SD 低阶通道层 LP_LOM LP_TIM > LP_TIU TU_LOP LP_SLM LP_UNEQ LP_EXC > LP_SD PDH 物理接口 PPI_LOS > PPI_AIS 3. 各层之间告警的相关性 层次 告警类型 发生的 高级别告警 RS 再生段 LOS ，LOF ，OOF MS 复用段 所有告警 HP 所有告警 需屏蔽的告警 高阶通道层 (LP_LOP ) > TP_AIS > LP_RDI 4. 告警向上下游传递的规律 复用段告警在复用段上透传，出现在复用段的端点。 高阶告警都向下游透传，在高阶通道的每个站上出现，直至高阶通道端点终止。 低阶告警在低阶通道上透传，但是通常在上下话时（通道的源和宿）出现。 ■＞低优先级 再生段 复用段 高阶通道层 低阶通道层 PDH 物理接口 图1告警相关性分析总体思路示意图 高优先级 1 .屏蔽本层内告警; 2 .屏蔽下层告警。 案例分析1: 自行车外胎的使用寿命 问题： 目前，自行车在我国是一种可缺少的交通工具。它小巧、灵活、方便、易学，而且价格适中，给广大居民带来了不小的益处。但是，自行车也有令人头痛的地方，最常见的问题莫过于扎胎了。扎胎的原因有很多，但相当一部分是由于外胎磨损，致使一些玻璃碴、小石子很容易侵入、扎破内胎。为了减少不必要的麻烦，如何估计自行车外胎的寿命，及时更换? 分析： 分析角度：由于题目里未明确指出我们是应从厂家角度，还是应从用户角度来考虑这个问题，因此需要我们自己做出合理判断。若从厂家角度，我们面对的应当是一大批自行车外胎的平均寿命的估计。这样的估计要求一定精确度和相对明确的使用环境；而从用户角度来说，面对的仅是个人的一辆车，不需要很高的精确度，这样的寿命估计更简单，易于随时了解，下面仅从用户角度进行分析。 产品的使用者需要了解产品的寿命，是基于安全性及更换的费用来考虑的。我们将这两个标准作为主要标准来分析，首先值得注意的两个关键性问题是如何定义寿命、何时为寿命的终止。寿命的定义要做到科学，直观，有可比性，在航空工业中航天飞机的使用寿命是用重复使用的次数来衡量，而工厂机器设备的寿命则以连续工作的时间来定义。本题外胎的寿命亦可用时间来表征，但由于外胎的寿命直接与其磨损速度相关；而磨损速度又与使用频率及行驶速度相互联系，致使外胎的寿命不一定与使用时间成正比(这种非正比关系使我们不能拿一辆—天跑200公里的自行车与一天只跑1公里的自行车进行寿命比较)，降低了可比性。如换成自行车的路程寿命来比较，就好得多。产品寿命是在安全性和更换费用相互制约下达到的一个点，在这个点上，外胎的安全系数降到用户不可接受的最低值，更换费用(寿命越长，在一定意义上更换费用越低)也达到了最大限度的节省。 弄清了上面两个问题后，我们继续明确建立模型需要解决哪些问题及建立模型的重点难点。 自行车使用过程中，一来影响因素多，二来这些因素之间彼此相关，十分复杂，要做到比较准确地估计使用寿命，不但要对外胎的性能有相当的了解，而且对使用环境更不能忽视。当然我们由于是站在用户角度上来考虑的，相对地就可忽略一些次要的影响因素。 这样的数学模型面对着两个主要问题。一、自行车使用寿命与外胎厚度的关系，二、外胎能够抵御小石子破坏作用的最小厚度。后者可处理得相对简略些(如只考虑一块具有一般特征的小石子对外胎的破坏作用)，而重点(也是难点)是第一个问题。车重、人重、轮胎性质(力学的、热学的、甚至化学的)和自行车使用频率等都左右着它们的关系。这么多相关因素，不必一一都加以考虑(用户是不会在意这么多的)，有些因素，可以先不考虑，在模型的改进部分再作修改，采取逐步深入的方法，如：摩擦损耗有滑动摩擦和滚动摩擦损耗两种，由于滚动摩擦占用的时间(或路程)显然占绝对优势，因此可重点考虑。但滑动摩擦造成的一次损坏又比滚动摩擦大，在刹车使用过频的情况下，就不能不考虑了。 最后，需对得出的结果用简单清晰的文字进行说明，以供用户参考。 案例分析2：城市商业中心最优位置分析 问题： 城市商业中心是城市的基本构成要素之一。它的形成是一个复杂的定位过程。商业中心的选址涉及到各种因素制约，但其中交通条件是很重要的因素之一。即商业中心应位于城市“中心”，如果太偏离这一位置，极有可能在城市“中心”地带又形成一个商业区，造成重复建设。 某市对老商业中心进行改建规划，使居民到商业中心最方便。如果你是规划的策划者，如何建立一个数学模型来解决这个问题。 [非项目文档封面] 密级：机密 文档编号：D部门代码1文档类别代码D部门代码2-年份-顺序号 产品相关性模型-产品组合 版本：1.0.0 (数据营销部) 广东拓驰信息科技有限公司 变更履历 目录 1.模型背景 (1) 2.模型研究的目的 (1) 3.模型的建立 (1) 3.1指标的确定 (1) 3.1.1手机自身指标 (1) 3.1.2其他指标 (2) 3.2产品相关分析—产品组合模型 (2) 3.2.1模型应用 (2) 4.模型预测与建议 (5) 4.1模型预测 (5) 4.2建议 (5) 5.附：流程图 (6) 1.模型背景 随着手机销售市场的不断发展和消费者消费行为和习惯的不断演进，也随着与手机相关的手机配件、手机应用软件和套卡等的蓬勃发展，手机的销售已经不能单纯地只销售手机了，随之而来的是手机与手机配件、应用软件、套卡等的组合销售。那么，哪些消费者对产品组合的兴趣最大？他们希望产品进行怎样的组合？这些都将是本文所要解决的问题。 2.模型研究的目的 ?进行客户细分，寻找出哪些消费者对产品的组合销售更感兴趣； ?研究消费者更青睐哪类的产品组合，为我们在产品组合销售时提供依据。 3.模型的建立 手机自身特点，例如：操作系统、摄像功能等许多功能会直接影响到应用软件和手机配件的组合，因此，我们从手机自身特点和消费者对产品组合购买情况来研究手机配件等与手机类型的相关性关系，寻求最佳销售组合。 3.1指标的确定 在这里，我们分开介绍手机自身指标和其它指标，其他指标主要指与手机产品组合的物件分类指标。 3.1.1手机自身指标 表1 手机自身指标 注：指标像素是在手机功能中有拍照时填写； ?品牌：即手机品牌； ?型号：手机型号、同一手机型号，功能、像素、操作系统、网络一定相同，否则，视为不同型 号； ?价格：产品组合销售价格（消费者的购买价）； ?外观：包括直板、翻盖、滑盖、旋盖等； ?铃声：包括单音、和弦、MP3等； ?功能：包括智能、摄像、扩展存储卡、照相、卫星定位导航、USB接口、java扩展、红外接口、 蓝牙接口、无线局域网上网、视频播放、办公功能、MTK平台、收音机等； ···常见告警故障处理及分析 MOTOROLA基站的告警按故障设备可分为三类：设备告警、内部告警、外部告警。 一、设备常见告警 设备告警是硬件告警最常见也是最重要的告警，告警设备一般为基站的主要器件，它的告警类型就是它的设备类型。 1. DRI 29：[Front End Processor Failure - Watchdog Timer Expired] 前端处理器故障 DRI硬件故障，出现此告警时DRI可能会反复自启，可能会退服，应先reset or ins DRI应进行INS或RESET处理，若告警未消失，更换TCU。 2． DRI 40-47 ：[Channel Coder Timeslot 0（-7） Failure] 0-7时隙信道编码器失败。 M-CELL基站经常出现此类告警，应进行INS或RESET处理，不行再更换TCU900。此告警在GSR4时出现，升级到GSR5可能会消失。 3． DRI 51 ：[Baseband Hopping TDM Link Error]基带跳频TDM链路错误。 此告警有几种可能性：TDM-Highway BUS或KSW可能有问题。 DRIM的FEP，CCDSP可能有问题。 此告警须在现场具体测试分析。测试后判定故障点。 此告警在GSR4时出现，升级到GSR5可能会消失 TDM——Time Division Multiplexing时分复用：该总线用于把来自BTS的呼叫与信令数据传送到MSC，反之亦然。可分为两个独立的部分：交换机公共通路&出局公共通路。 交换机公共通路：处理路由到交换机的数据，数据来自外部信源 (通过E1/T1接口)或由GPROC内部产生。 出局公共通路：这是一个被交换的数据，现在被路由出BSC/RXCDR (通过E1/T1接口)或通向内部GPROC。 4. DRI 81：[Transmitter Synthesizer Failure]收发单元故障 此告警为收发单元TCU故障，故障原因有可能为： -接收Calibration频点丢失 -信道盘的CEB故障 -射频电缆连接失败 处理方法：远程ins或reset TCU,告警消失并监测；若告警未消失，更换TCU 5. DRI 86 ：[Transmitter Failure]输出功率失败，引起DRI退出服务。状态： 结果分析 综上所述，由模型求解可知，在满足模型条件的假设（4）的条件下，当所给阳性的先验概率0.3066p ≥时，在不分组的条件下每个人一次一次的检验可以使总次数最少；当所给0.29290.3066p ≤<时，进行一次检验比分两次组和不分组均可使总次数最少；当00.2929p <<时，分两次组总次数比分一次组总次数要少。 当p 固定时，为了是人群中总的检验次数最小，就需要确定每组中的人数k 。根据固定值p 的大小分类讨论： 当0.3066p ≥时，此时不需要分组，即1k =时可使检验次数最小； 当0.3066p <时，此时需要分组，要使人群总的检验次数最小，只需要使每个人的检验次数的期望值E ξ最小，通过引入与11k E q k ξ=-+ 变化趋势相同的连续性函数 )2(,11)(≥+-=x x q x f x ，对于一个给定的p ，可以求出函数(x)f 的极值，又由分析知'(x)f 是增函数，所以求出(x)f 的极值就是(x)f 的最小值的取值m x ，故取与m x 最相近的两个值(上取整和下取整)，代入ξE ，然后比较两个函数值，找出较小的一个，以此类推，可以确定，每一个给定的p 要使人群中总的检验次数最小所对应的人数k 。 在0.3066p <中，当0.29290.3066p ≤<时，进行一次分组检验比进行两次分组检验和不分组检验可使检验次数最少；当00.2929p <<时，分两组比分一组总的检验次数少。 模型检验 当然这都是在假设（4）的前提下做出的，现举一例具体说明上述假设的合理性：设0.002p =时，经过上述计算可得，当23k =时可使在一次分组的情况下平均每人检验次数最小，为满足假设（4），可以取24k =（此时平均每人检验次数仅比23k =时多510-次，故在检验100000人时总次数才多一次，故可忽略），然后取112k =或更小（如16k =），此时一定可以做到分两次组比分一次组平均每人检验次数小。当然此时还可以继续求满足条件的第二次分组平均每人检验次数的最小值。 由于题给条件是人群数量很大，基本是健康人，先验概率p 很小，所以4LTE常见告警故障分析
告警相关性总体分析规则(业务质量规则)
数学建模题目及其答案
大气模型的适用性分析及应用研究
网络管理 告警系统
数学建模 SPSS 典型相关分析
告警相关性总体分析规则业务质量规则
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产品相关性分析模型-产品组合
常见告警故障处理及分析
数学建模结果分析