[发明专利]通信网络告警故障处理优先级调整方法及装置有效
申请号: | 202110270112.9 | 申请日: | 2021-03-12 |
公开(公告)号: | CN115086139B | 公开(公告)日: | 2023-08-15 |
发明(设计)人: | 丁宏;张蓉;张伟 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
主分类号: | H04L41/0631 | 分类号: | H04L41/0631;H04L41/12;H04L41/147;H04L9/40 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 许振新 |
地址: | 610000 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 通信 网络 告警 故障 处理 优先级 调整 方法 装置 | ||
1.一种通信网络告警故障处理优先级调整方法,其特征在于,包括:
对通信网络中目标类型基站进行流量异常检测,得到目标类型基站在多个时间段内的多个流量异常评估数据,一个所述流量异常评估数据表示一个所述目标类型基站在一个所述时间段内的流量异常程度;
获取所述目标类型基站在所述多个时间段的多个告警向量,一个所述告警向量用于指示一个所述目标类型基站在一个所述时间段内产生的告警类型;
以告警向量为样本,以告警向量对应的流量异常评估数据为标签,基于所述多个告警向量和所述流量异常评估数据对告警模型进行训练直至所述告警模型的参数收敛,所述告警模型包括基于决策树的模型或基于神经网络的逻辑回归模型;
基于所述告警模型训练过程中各告警向量对应特征的收敛参数,确定目标类型基站中各告警类型的重要性评估值;
基于所述重要性评估值,对目标类型基站中各告警类型的故障处理优先级进行调整。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对通信网络中目标类型基站进行流量异常检测,得到目标类型基站在多个时间段内的多个流量异常评估数据,包括:
获取目标类型基站在多个不同日期的同一个目标时间段内的无告警流量,以将获取的多个无告警流量组成流量序列;
根据移动平均算法和所述流量序列,预测所述流量序列下一时刻的流量,得到所述目标类型基站在所述多个不同日期对应组成的日期序列的下一时刻的目标时间段内的流量预测值;
获取所述目标类型基站在所述日期序列的下一时刻的目标时间段内的流量真实值;
根据所述流量预测值与所述流量真实值,确定所述目标类型基站在所述日期序列的下一时刻的目标时间段内的流量异常评估数据。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述告警类型包括告警标题,
获取所述目标类型基站在所述多个时间段的多个告警向量,包括:
获取目标类型基站对应的所有告警标题以及各目标类型基站在所述多个时间段内的告警标题;
根据目标类型基站对应的所有告警标题以及各目标类型基站在所述多个时间段内的告警标题,生成目标类型基站在所述多个时间段对应的告警向量,其中,告警向量用于指示对应的目标类型基站在对应的目标时间段中出现的告警标题。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
在所述告警模型包括基于决策树的模型时,基于所述告警模型训练过程中各告警向量对应特征的收敛参数,确定目标类型基站中各告警类型的重要性评估值,包括:
获取目标告警向量中的目标特征在所述告警模型训练过程中每次迭代产生的信息增益,目标告警向量包括多个特征,一个特征对应一个告警类型;
在所述告警模型训练收敛完成后,将获取的信息增益进行累加,以得到所述目标特征的信息增益累加值;
基于所述信息增益累加值,确定所述目标特征对应的目标告警类型的重要性评估值。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
在所述告警模型包括基于神经网络的逻辑回归模型时,基于所述告警模型训练过程中各告警向量对应特征的收敛参数,确定目标类型基站中各告警类型的重要性评估值,包括:
获取目标告警向量中的目标特征在所述告警模型训练收敛完成后产生的权重,目标告警向量包括多个特征,一个特征对应一个告警类型;
根据获取的所述权重,确定所述目标特征对应的目标告警类型的重要性评估值。
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