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光纤资源网GIS管理的数据挖掘研究

刘伟  
【摘要】:地理信息系统(GIS),是对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理系统。随着GIS应用领域的不断拓展,现有的基于地图管理模式建立起来的GIS平台,在某些应用领域中已显得很不适应。实际的GIS应用既需要有功能齐全的综合性GIS平台,也呼唤面向专业领域的、功能相对专一的专用GIS平台。 随着电信运营商业务规模的扩大,光纤网络的扩建,光纤网络资源的管理问题也就迫在眉睫了。在这里,我们针对电信运营商(需求分析是按照中国联通长春分公司的需求作的)开发一套数据管理系统――光纤网络资源管理系统,来保存管理这些光纤网络资源的资料,从而实现光纤网络资源的资料保存、管理、维护自动化,使工作方便、快捷,同时节省人力、物力、财力。 由于独立开发难度太大,单纯二次开发受GIS工具提供的编程语言的限制差强人意,本系统是以地理信息系统作为平台,采用基于组件式的GIS集成二次开发,以MapInfo公司的MapX5.0为主要的GIS开发组件,Oracle大型商用数据库为服务器,采用微软的Visual C++可视化集成开发环境,利用ActiveX技术调用MapInfo,给用户提供图形操作接口,实现资源的图形表达,以图形化方式操作、管理、编辑各种资源属性,所见即所得的操作方式使此系统易学易用。资源管理数据库采用大型商用数据库ORACLE,有效的解决了海量数据的入库瓶颈。可以实现对光纤网络上各类资源(分局区域、基站、机房、管道、管孔、人井、光缆、熔接器、光配线架、数字配线架、SDH光端机、交接箱、分线盒、电源等)的日常维护,光纤网络资源管理系统可以提供光纤网络资源管理的一些核心功能。例如:地理资源的地理位置,设备资源所在地点、属性,资源的占用、空闲情况,资源间的匹配关系,各类资源的管理、统计、查询,设备分布图、设备的端口展开图、人井的管孔展开图、光纤网的拓扑图,实现对各类地理资源、设备资源的管理、统计、查询。后期将逐步实现光路调度管 WP=52 理(包括路由保护倒换)、网络性能分析、路由状况、最佳路由选择、故障影响范围分析等功能模块。开发过程中,采用面向对象化的设计思想对光纤资源网进行建模,将不同的网络资源都设计为若干对象,并建立对象间的联系,减低用户学习使用难度。 光纤网络资源管理系统(OFNRMS)搭建起来并不是最主要的,重要的是能够借助本系统对网络中的数据(包括业务数据和地理数据)进行分析,为电信运营商下一步计划提供决策支持。电信业是典型的数据密集行业,与其他行业相比,电信行业经过这么多年的运营,积累了海量的数据(目前电信企业的计费数据已经达到TB级)。谁能正确地分析这些数据所得到有用的知识, 谁就能更好地向用户提供服务,发现更多的商机, 能够做出正确的决策,从而在竞争中获胜。20世纪90年代以来,数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(DM)技术的兴起,为决策支持系统(DSS)的研究提供了新的途径,数据挖掘就是从数据中发现知识和寻找规律,并用它们指导生产或管理,提高效益。相对OLAP,数据挖掘能够更进一步对数据再分析,以获得更加深入的理解,且数据挖掘有预测功能,可以根据已有的数据预测未来。因此, 数据挖掘在电信业中有重要的应用前景。 前两章系统阐述了开发背景、本文主要任务和光纤资源网GIS管理的原理、结构和方法,对系统开发过程中用到的主要技术进行了简单的介绍。第三章描述了数据挖掘的定义、特点、挖掘方法和挖掘类型,进而阐述了GIS数据挖掘的相关知识,为下一章作准备。第四章是光纤网中数据挖掘应用的关键问题及实现方法,我通过两个例子来说明,其一就是利用关联规则挖掘算法对电信告警数据进行分析,在实际工作中将对电信管理部门预测告警、快速处理障碍有所帮助;其二就是通过单源点最短路径算法中最常用的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法对光纤网中任意两节点间最短路径问题进行了分析,并画出了算法实现的流程图。因为光纤网络拓扑结构具有图论的某些特征,如有向性、带权,而且权值是非负的,所以想到Dijkstra算法,因为Dijkstra算法是最适合用于代权的拓扑图中的计算任意两个节点的最短路径问题。本章阐述的仅仅是两个常见的例子,在我们的系统逐步完善之后,数据挖掘在光纤网中还有很大的发展空间,在论文的展望中已经说明。 WP=53 这个项目是分阶段进行的,我们对前期做了一些改进,前期是按两层C/S体系结构作的,考虑到电信传输网络的覆盖范围和数据量都比较大,我们将其改为三层C/S结构。应用程序服务器成为上下两层的纽带,它建立实际的数据库连接,根据用户的请求生成SQL语句检索或更新数据库,并把结果返回给客户端;客户端只负责用户界面的处理操作;数据库服务器只处理与应用程序服务器之间的一个连接,其余的时间将可以专心处理数据库的存取操作。优点是显而易见的:三层架构解决了前端程序安装的困扰,集中商业逻辑,便于功能扩展和维护,数据库用户的开销大为减少,大幅度减轻数据库服务器的负担, 进而提升整体工作性能。


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