[发明专利]网络异常预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种网络异常预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取网络质量数据；所述网络质量数据包括历史时间段内的网络侧数据和用户侧数据；所述用户侧数据包括用户业务配置数据和终端设备能力数据；

对所述网络质量数据进行参数提取，得到历史时间段内的网络质量参数；所述网络质量参数包括即时通信时延、视频下载速率以及下行往返时延中的至少一项；

将所述网络质量参数输入网络异常预测模型中，得到目标时刻的预测结果；所述预测结果包括异常小区以及异常问题信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络异常预测模型包括离群检测子模型、参数拟合子模型以及时间序列预测子模型；所述离群检测子模型用于删除所述网络质量参数中的异常参数；所述参数拟合子模型用于对所述网络质量参数进行数据拟合；所述时间序列预测子模型用于预测目标时刻的网络质量参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述网络质量参数输入网络异常预测模型中，得到目标时刻的预测结果，包括：

将所述网络质量参数输入所述离群检测子模型中，得到去除异常参数后的第一网络质量参数；

将所述第一网络质量参数输入所述参数拟合子模型中，得到参数拟合后的第二网络质量参数；

将所述第二网络质量参数输入所述时间序列预测子模型中，得到目标时刻的第三网络质量参数；

根据所述第三网络质量参数确定所述预测结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述网络质量数据进行数据预处理操作；所述数据预处理操作包括一下至少一项：重复值数据处理、缺失值数据处理、异常值数据处理以及数据标准化处理。

5.一种网络异常预测装置，其特征在于，包括通信单元和处理单元；

所述通信单元，用于获取网络质量数据；所述网络质量数据包括历史时间段内的网络侧数据和用户侧数据；所述用户侧数据包括用户业务配置数据和终端设备能力数据；

所述处理单元，用于对所述网络质量数据进行参数提取，得到历史时间段内的网络质量参数；所述网络质量参数包括即时通信时延、视频下载速率以及下行往返时延中的至少一项；

所述处理单元，还用于将所述网络质量参数输入网络异常预测模型中，得到目标时刻的预测结果；所述预测结果包括异常小区以及异常问题信息。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述网络异常预测模型包括离群检测子模型、参数拟合子模型以及时间序列预测子模型；所述离群检测子模型用于删除所述网络质量参数中的异常参数；所述参数拟合子模型用于对所述网络质量参数进行数据拟合；所述时间序列预测子模型用于预测目标时刻的网络质量参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元用于：

将所述网络质量参数输入所述离群检测子模型中，得到去除异常参数后的第一网络质量参数；

将所述第一网络质量参数输入所述参数拟合子模型中，得到参数拟合后的第二网络质量参数；

将所述第二网络质量参数输入所述时间序列预测子模型中，得到目标时刻的第三网络质量参数；

根据所述第三网络质量参数确定所述预测结果。

8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：

对所述网络质量数据进行数据预处理操作；所述数据预处理操作包括一下至少一项：重复值数据处理、缺失值数据处理、异常值数据处理以及数据标准化处理。

9.一种网络异常预测装置，其特征在于，包括：处理器和通信接口；所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如权利要求1-4中任一项所述的网络异常预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行所述指令时，所述计算机执行如权利要求1-4中任一项所述的网络异常预测方法。