近些年来移动通讯产业在我国蓬勃发展,尤其是以华为为代表的5G通讯技术已经走在了世界的前列,而实现这些技术是需要很庞大的设备群来支撑,通讯设备各个部分持续正常运行无疑会提高企业的竞争力,零故障运行也是个通讯公司不断追求的目标。在通讯故障中最为严重的的当属基站退服故障,如何准确的预测出故障的发生是当前各国研究的热门方向之一。在我国故障诊断已趋成熟,但是故障预测技术还不太成熟。目前的故障预测方法是专家系统,在基站退服故障诊断中有广泛的发展和应用,但其在知识库建立和自学习上存在不足。随着数据挖掘技术的发展在各行各业的广泛应用,将其应用到基站退服故障的预测,不仅在学科中有前瞻性,而且具有重要意义。本文以某地移动公司基站运维数据为基础,从多个角度分析了数据的特点,并结合基站数据的特点提出了针对基站的短期预测方法以及长期预测方法。基站运维数据冗长,复杂,经过对数据的充分分析后,在短期基站退服故障预测中,采用关联规则挖掘方法。其中Apriori算法能够有效地挖掘出数据中的频繁项集,根据挖掘出的频繁项集可以快速准确地找出关联规则。在这些规则中,可以获取短时间内告警数据与故障之间的关系,并成功的进行了故障预测。在长期故障预测中,采用关联规则加主成分分析法。首先对运维数据进行预处理包括数据清洗、特征筛选和网元聚类。对聚类后的数据进行主成分分析,选取贡献率大于80%的网优指标为主成分,在主成分与基站退服故障之间建立回归方程,得到与故障发生的高度关联主成分表达式,并参照主成分指标与网优指标的线性关系得到关键网优指标。关键网优指标在故障发生前显示不同的值,经过对阈值的分析可以得出几类指标值的变化特征,比如基站退服故障发生前某些网优指标成降低趋势,有的是升高趋势,有的是有明显波动趋势。通过对网优指标的观测进而实现基站退服故障长期的预测。提高基站故障预测成功率是通讯商锲而不舍的追求,故障预测的实现不仅节约了运营成本,最重要的是提高了客户对通讯公司的满意度。本次基站退服故障预测研究采用数据挖掘,很大的提高了故障预测的成功率,经过工程实践可准确预测约51.3%的基站设备退服故障事件,同时也为接下来的故障预测研究扩宽了思路,打下了坚实的基础。