基于BP神經網絡的高校用戶網絡故障急診系統

高慧，浩慶波

（1.曲阜師范大學網絡信息中心，山東日照，276800；2.曲阜師范大學網絡信息中心，山東濟寧，273100）

1 高校用戶網絡故障的特點

1.1 多樣性

高校用戶在網絡使用過程中遇到的故障情況是多種多樣的，其次，造成高校用戶網絡故障的因素是多種多樣的。最后，造成網絡故障的因素和網絡故障之間的關系是復雜的。

1.2 非線性

故障產生的因素和故障情況之間不是一對一的關系，可能多個因素導致了某一故障情況的產生，也可能某個故障因素會造成多種故障情況。因素和結果之間不是一對一的線性關系。

1.3 復雜性

網絡故障因素和故障之間的關系錯綜復雜，眾多故障產生的因素和故障結果構建成了一個復雜的網狀結構，為了及時的定位故障原因，以故障情況作為輸入，經過層層的計算和誤差分析以及誤差信號的反向傳播，最終輸出故障定位，BP神經網絡系統有效的解決了這一難題。

2 BP神經網絡

BP算法的基本思想是：學習的過程分為信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程。圖1清楚的表達了算法的信號流向。

圖1 BP算法信號流向圖

BP算法的程序實現步驟為：首先，初始化：權值矩陣W、V賦值為隨機數，設定樣本模擬計數器P以及訓練次數計數器q都初始化為1，誤差E設置為0，學習率η設置為大于0小于等于1的任意小數，訓練之后能達到的精度 EMN初始化為正小數。其次，輸入訓練樣本并計算每層的輸出：取當前故障情況的編號樣本和故障因素的編號樣本分別作為輸入樣本和期望輸出，計算出Y和O的分量 yj, ok。第三步，計算網絡輸出的誤差：假設訓練樣本為P對，本次取所有樣本輸出誤差的二次方 ( Ep)2的求和再開方。第四步，誤差反向展開：計算各層的誤差信號

第五步，調整各層的權值：計算W、V中的各個分量。

第六步，檢查所有的樣本是否完成了一次訓練：如果p＜P，那么p、q都加1，返回第二步，否則轉到第七步。第七步，檢查最終誤差是都達到了精度的要求：假設網絡的總誤差為ERMN，若 ERMN＜EMN，那么訓練結束，否則，設E等于0，p等于1，返回第二步。

3 高校網絡故障急診系統

基于BP神經網絡的高校用戶網絡故障急診系統的檢測原理如圖2所示。

圖2 BP神經網絡檢測網絡故障原理圖

高校用戶上網設備主要有路由器、電腦、手機、網絡機頂盒4類。故障相應分為路由器WAN口燈不亮，路由器無信號、電腦本地連接為紅色叉號、電腦本地連接為感嘆號、電腦無法上網、手機無法連接無線、手機無法上網、網絡機頂盒無法加載視頻、登陸認證失敗9類。網絡故障原因分為線路不通、路由器配置不正確、電腦網絡參數配置不正確、網絡設備異常、網卡禁用、未進行登陸認證6類。分別給網絡故障現象和故障原因按上序編號，符合則編號為1，否則為0。例如，X=（1，0，0，1，1，0，0，0，0）表示故障情況為路由器WAN燈不亮，電腦本地連接為嘆號，電腦無法上網，那么期望輸出的故障原因是 d=（1，0，0，0，0，0），即線路不通。系統根據用戶的選擇進行計算，判定故障原因，并反饋出相應的解決辦法。

4 總結

基于BP神經網絡的高校用戶網絡故障急診系統很有針對性的解決了高校網絡維護效率低的問題，用戶不僅可以第一時間自檢網絡故障。該系統仍存在一定缺陷，首先BP神經網絡運行效率低，容易形成局部極小值而達不到全局優化，其次，本系統為了避免用戶的程序安裝采用了小程序的形式，需要在用戶手機開通了運營商流量的前提下使用，沒有完全做到脫機服務。在接下來的研究中，文章將繼續優化核心算法，并尋找更獨立的服務方式。