[发明专利]一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法

权利要求书

1.一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，其特征在于包括以下步骤：

1)对终端提取网络信号相关的可用指标项数据，确立指标项为采集终端的网络信号强度A、终端在线率B和终端采集成功率C；对数据进行筛选清洗处理后对指标项内部数据进行特征值提取；

2)对三项指标在各自的评价维度内进行Kmeans++聚类；通过聚类得到各个指标的多个簇结果，借助专家经验对各个簇体现出的网络信号质量进行分析和排序；提取对应簇的聚类中心，对不同聚类中心给定得分并建立各指标的特征库Q_a，Q_b和Q_c，用于后续终端的特征匹配和评价；

3)当需要对采集终端网络信号进行评价时，获取采集终端对应数据信息，经过特征量提取后，将各终端对应指标特征量与特征库Q_a、Q_b和Q_c匹配，得到终端各个指标项评分；即得到各个终端三项指标的初步评价结果，根据结果建立评价矩阵X如式(1)所示：

式中，a、b和c分别表示终端的网络信号强度A、终端在线率B和终端采集成功率C，n表示终端个数；

使用熵权法计算得到三个指标项的权重W＝[w1,w2,w3]，结合特征匹配结果计算终端的评价得分并进行排序；计算公式如式(2)所示；

S＝X*W (2)

式中，S为终端网络信号质量的评价结果矩阵，X为评价矩阵，W为影响因子权重；

4)基于计算终端的评价得分，量化终端网络信号质量，排查不良信号用电终端，为提高终端网络信号覆盖质量提供基础。

2.根据权利要求1所述的一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，其特征在于：在步骤1)中，终端信号强度值分为四个区间，参考终端生产厂家的定义，将-113～-94定为一区间，-95～-79为二区间，-80～-65为三区间，-64～-51为四区间；计算信号强度数据在每个区间的分布概率得到特征量。

3.根据权利要求2所述的一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，其特征在于：根据多次测试结果，确定聚类的分类数，终端信号强度值使用K-means++聚类算法聚类，根据聚类结果建立完善终端信号强度特征库；终端信号强度特征库中包括特征A1、特征A2、特征A3、特征A4，特征A1对应的终端强度数值大部分分布于区间四，即终端信号强度大部分时间都处于-64～-51之间，信号强度较强，给定得分为4；特征A2对应的终端强度数值大部分分布于区间三，即终端信号强度大部分时间都处于-80～-65之间，给定得分为3；特征A3对应的终端强度数值大部分分布于区间二，即终端信号强度大部分时间都处于-95～-79之间，给定得分为2；特征A4对应的终端强度数值大部分分布于区间一，即终端信号强度大部分时间都处于-113～-94之间，给定得分为1。

4.根据权利要求1所述的一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，其特征在于：在步骤1)中，终端在线率通过对终端质量评价节点数据按小时降维处理得到，对应特征量为：反映终端在线率分布范围的最大值、最小值和极值差，反映整体数值大小的平均值和众数，反映终端在线率波动情况的方差。

5.根据权利要求4所述的一种基于聚类的采集终端网络信号综合评价方法，其特征在于：根据多次测试结果，确定聚类的分类数，终端在线率使用K-means++聚类算法聚类，根据聚类结果建立完善终端在线率B特征库；终端在线率B特征库中包括特征B1、特征B2、特征B3、特征B4，特征B1对应的终端的在线率百分比数值具有高最大值，较高最小值，高平均值，低极值差；整体的在线率绝大部分都在100％，属于终端在线率最高批次，给定得分为4；特征B2对应的终端的在线率百分比数值具有高最大值，较低最小值，较高平均值，较大极值差；在线率有波动，波动幅度较大，不够稳定，但平均值依旧维持在较高水平，给定得分为3；特征B3对应的终端的在线率百分比数值具有高最大值，低最小值，较低平均值，较大极值差；该批终端的在线率波动较大，不够稳定，且平均值较低，给定得分为2；特征B4对应的终端的在线率基本都是0，判定该批终端向系统主站传输数据时出现了问题，给定得分为1。