轨道交通集中告警系统告警相关性研究

吴迅 齐艳

摘 要：随着各地地铁线路的增加，各种设备故障告警量也越来越多，各种等级的告警量也较多，有时会有大量的告警是由某个告警衍生出来的，运营人员只能靠专业知识和经验去识别哪些告警是根因告警，也没有预测重大告警的能力。

关键词：轨道交通;告警;相关性

0 引言

集中告警系统负责对通信各子系统告警数据的采集和展示，因此，对集中告警系统的告警数据进行相关性分析显得尤为重要。传统的相关性分析方法由于过多地依赖专家知识而难以适应复杂、多变的情况，采用数据挖掘的算法则可以弥补这方面的不足。

1 算法确定

目前关联规则挖掘的研究主要集中在设计发现频繁模式的算法上，主要算法分两类：Apriori算法及其改进和频繁模式增长算法（FP-Growth： Frequent Pattern Growth）及其改进算法。从算法效率上来看，FP-Growth算法要高于Apriori，故在集中告警系统告警相关性分析中使用FP-Growth算法。

2 告警分析流程

告警分析是一個处理过程，通常分为告警的预处理阶段，告警挖掘阶段（即告警关联规则的挖掘）、告警的后处理阶段（即对结果解释、评估以及进一步地调整合并等）。

2.1 数据预处理阶段

这个阶段分为三个子步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。

数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据。在告警相关性分析中主要是从告警库中将不同网元发送的告警进行统一格式处理，根据用户需要（给定的时间段）从中选出需要分析的告警数据。

2.2 数据预处理