[发明专利]一种基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法有效

专利信息
申请号: 201710510680.5 申请日: 2017-06-28
公开(公告)号: CN107977727B 公开(公告)日: 2021-06-04
发明(设计)人: 吴照林;张海粟;王芳;王龙;李韬伟;刘鹏飞;李行;李华初;戴剑伟;曾昭文;朱明东;张胜;冯勤群 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防信息学院
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/30;G06N7/00
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 严彦
地址: 430014 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 社会发展 气候 因素 预测 光缆 阻断 概率 方法
【权利要求书】:

1.一种基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法,包括以下步骤:

步骤1,确定台站站点,在光缆网拓扑图上选择巡线线路,取巡线线路上故障数量较多的台站所在地,记为C{city1,city2,...,cityJ},其中,J为城市总数,各城市分别记为city1,city2,...,cityJ

步骤2,输入与台站站点相关的属性数据,包括根据巡线工作日常规律、社会发展与气候数据特点确定数据搜集的时间范围,将数据采集的周期记为T{time1,time2,...,timeI},其中I为周期总数,各周期分别记为time1,time2,...,timeI;确定对应周期T=timei下不同C=cityj的社会发展属性数据和气候属性数据,i=1,2,…I,j=1,2,…J;

社会发展属性数据记为气候属性数据记为M为社会发展数据共计数目,N为气候数据共计数目;

步骤3,整理数据集,包括基于光缆网故障数据,根据步骤4所采用的学习模型类型设定相应的故障级别划分,设有L个级别,分别记为level_L1,level_L2,…level_LL,设表示城市j第i周期的光缆网故障级别;对所有属性数据进行归一化;

步骤4,基于机器学习构建光缆网故障概率的预测模型,包括根据逐周期预测策略,将归一化后的社会发展属性数据和气候属性数据与故障数据进行匹配,形成输入数据集,

......

并将输入数据集分为训练集与测试集,采用训练集训练预测模型,得到预测模型参数;

步骤5,采用测试集验证步骤4所得预测模型参数,当精度满足条件时得到预测模型,根据预测模型进行预测光缆网阻断概率。

2.根据权利要求1所述基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法,其特征在于:社会发展属性数据包括固定资产投资、房地产开发投资、房屋施工面积、房屋竣工面积和商品房销售面积。

3.根据权利要求1所述基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法,其特征在于:气候属性数据包括平均温度、平均最高温度、平均最低温度、极端最高温度、极端最低温度、平均降水量、降水天数和平均风速。

4.根据权利要求1或2或3所述基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法,其特征在于:数据采集的周期以月份为单位。

5.根据权利要求1或2或3所述基于社会发展和气候因素预测光缆网阻断概率的方法,其特征在于:设任一种属性数据记为featurep,p=1,2,…P,P=M+N,归一化如下,

其中,等式右边为初始的属性数据,左边为初始的属性数据归一化之后的结果。

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