Extraction and Early Detection of Anomalies in Lightpath SNR Using Machine Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
In a context of ever-increasing traffic, a degradation of the optical layer could affect client demands, in particular the quality of service provided by telecommunications operators. Thus, the rapid detection and prediction of performance degradations occurring in the optical lightpath could help to minimize errors in the network. This paper proposes a failure detection model, equivalent to a performance degradation detection model, but based on machine learning (ML) techniques, namely, the interquartile range (IQR) and the support vector machine (SVM) methods. Note that this model is built from performance metrics monitored on real optical lightpaths. In addition, our model can both label the anomalies to be defined on the data and capture the features that will be used. Feature engineering is explored using three ML techniques, namely the Boruta algorithm, the Random Forest classifier and the recursive feature elimination (RFE), to select the most useful features for the implementation of the model. Tested on monitored performance metrics, the validation phase shows that the model using the RFE method gives us the best results with an F1-score and a recall of 99.51% and 100%, respectively. These results prove the model's ability to detect in advance the degradation of the performance of the network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».