基于BP神经网络模型的故障预测与检修机制
为了在运维过程中对信息系统运行过程中的故障进行及时预测,排除潜在的风险因素,提出了基于BP神经网络模型的故障预测及检修机制,该机制能够根据信息系统状态检修技术中提出的一些检修指标,结合自动化巡检工具中采集到的数据,利用BP神经网络的结构及其训练算法,对信息系统的运行状态进行科学合理的预测,及时掌握设备的故障情况,真正实现对信息系统故障的预判断,并根据实际情况制定相应的检修机制,最后通过在实际运维工作中主机、数据库的故障与检修工作,证明了本文所提方法与信息系统实际运维相结合,可以实现信息系统故障预测、辅助分析、状态和风险评价等多项功能,从而为电力信息系统安全稳定运行提供重要保障.
电力信息系统 故障预测 故障检修 BP神经网络
张晓亮 谢飞 崔硕 李佳明 闫龙川
国家电网公司信息通信分公司,北京100761
国内会议
天津
中文
192-195
2016-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）