[发明专利]一种用于小区故障告警的预测方法及装置

说明书

本发明的实施例公开了一种用于小区故障告警的预测方法及装置，该方法包括获取与目标小区相关的多个性能指标，并对所述多个性能指标进行预处理，得到目标输入参数；将所述目标输入参数作为预设模型的输入参数，通过所述预设模型预测是否存在影响所述目标小区的网络连接服务的目标故障。该方法通过训练的预设模型对性能指标的内涵进行抽象，拟合发生影响目标小区内网络连接服务的告警的数据特征，从而通过性能指标提前预测是否发生影响目标小区内网络连接服务的告警。进一步地，能够根据预设模型的预测结果，在发生影响目标小区内网络连接服务的告警之前，对目标小区的网络进行故障排查，保证在用户感知这一告警对应的故障之前排除该故障。

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，尤其是涉及一种用于小区故障告警的预测方法及装置。

背景技术

当属于某个小区的通信设备出现异常情况后，会出现告警，相关工作人员根据告警的重要程度进行人工干预消除该告警，从而恢复该小区的正常工作状态。例如，当出现用户面承载链路的告警时，可能的原因包括：没有配置用户面承载对端路由；该用户面承载所在单板硬件故障；用户面承载链路底层链路故障；证书失效；本段启用了过滤功能导致用户面承载链路检测失败；网络或者对端设备配置不完整导致用户面承载链路检测失败。工作人员根据对应于每一告警可能的原因进行故障排查，从而消除该告警。然而，当LTE小区出现了影响用户使用的告警时，在当前小区使用网络连接服务的用户的使用感知也受到了影响。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现现有的对小区告警的处理属于事后处理，无法对小区告警进行提前预测，从而在当用户感知这一故障之前进行故障排查。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何解决现有的对小区告警的处理属于事后处理，无法对小区告警进行提前预测，从而在当用户感知这一故障之前进行故障排查的问题。

针对以上技术问题，本发明的实施例提供了一种用于小区故障告警的预测方法，包括：

获取与目标小区相关的多个性能指标，并对所述多个性能指标进行预处理，得到目标输入参数；

将所述目标输入参数作为预设模型的输入参数，通过所述预设模型预测是否存在影响所述目标小区的网络连接服务的目标故障；

其中，所述预设模型根据与目标小区相关的多个性能指标、以及对应于多个性能指标的告警码信息，进行模型训练得到。

可选地，所述预设模型的模型训练包括：

获取训练样本，对所述训练样本中的所述多个性能指标进行所述预处理，得到样本输入参数，并判断所述训练样本中的告警码信息是否为存在影响所述目标小区的网络连接服务故障的目标故障告警；

将所述样本输入参数作为人工神经网络的输入参数，将所述训练样本中的告警码信息是否为所述目标故障告警作为所述人工神经网络的期望输出，对所述人工神经网络进行模型训练；

将实际输出和期望输出之间的误差小于或等于预设误差的人工神经网络作为所述预设模型；

其中，所述训练样本包括与所述目标小区相关的所述多个性能指标，以及对应于所述多个性能指标的告警码信息。

可选地，所述获取训练样本包括：

根据所述多个性能指标中的每一性能指标的数值分布，采用分层随机抽样获取多个所述训练样本。

可选地，所述预处理包括：

对所述多个性能指标进行数据标准化；

对所述多个性能指标中数值连续变化的性能指标，进行离散化；

根据对所述多个性能指标进行的相关性分析结果，对所述多个性能指标进行数据降维，得到所述目标输入参数或者所述样本输入参数。

可选地，还包括：