网络故障管理为保障整个通信网络稳定可靠运行起到了关键的作用。告警相关性分析和网络故障预测是目前网络故障管理中两个重要的研究内容。运用数据挖掘和机器学习来分析告警数据中的潜在关系并预测故障的发生,对于促进电信网络智能转型、提升业务服务品质有着重要的影响和意义。本论文依托于企业合作项目,从企业需求出发针对电信网管系统中告警的相关性和故障的发生规律进行研究,设计了一个从告警数据相关性分析到网络故障预测的整体方案。本论文的主要工作内容如下:1)本论文总结了电信网络管理中告警和故障的概念、特点及基本处理步骤;综述了国内外告警数据相关性分析和网络故障预测的研究成果和应用情况,最后阐述了本论文中涉及的相关算法理论知识。2)针对整个网络中告警存在冗余、不同子网络间告警相互重叠的问题,提出了一个告警数据相关性分析方法,得到告警间的时序关系并定位根源告警。首先提出了基于网络拓扑结构的K模式(K-Modes based on Network Topology,K-MNT)聚类改进算法对告警数据进行预处理,得到具有网络拓扑关系的告警聚类簇。然后构建了动态滑动时间窗口对每个聚类簇选取告警序列集,动态适应不同的告警数据分布,保证关联的告警都能被包含在同一个时间窗口中。在此基础上运用序列模式挖掘的方法挖掘告警的时序相关关系,从而过滤掉告警数据中的伴随告警,定位到根源告警,最终实现根源告警与故障的关联。3)进一步,在告警-故障关联数据基础上,提出了基于多模型集成的网络故障预测方法。统计分析关联数据的分布情况及各属性的特点,提出将因子分解机(Factorization Machine,FM)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)等传统机器学习算法与双向长短时记忆(Bidirectional Long-Short Time Memory,BI-LSTM)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相融合的FBCX_Ensemble(FM,BI-LSTM,CNN and XGBoost Ensemble)模型,充分学习特征表达的信息。另外,本论文提出了一个基于真阳率和假阳率进行计算的头部故障评估指标。该指标关注ROC曲线中头部位置的故障预测情况,应用于本论文实验的模型效果评估中衡量错判率较小的情况下正样本的预测准确率。将FBCX_Ensemble模型与单模型进行性能对比,实验表明集成模型具有更好的故障识别度。