[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

说明书

本发明提供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，包括确定台站站点，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，确定对应周期下不同站点的社会发展属性数据和气候属性数据；设定故障级别划分，对所有属性数据进行归一化；基于机器学习构建光缆网故障概率的预测模型，当精度满足条件时根据预测模型进行预测光缆网阻断概率。本发明能够准确提供光缆网故障的预测结果，使巡线维护光缆网更有针对性，有助于提高光缆网巡线工作人员的效率。

技术领域

本发明属于数据挖掘分析领域，尤其涉及一种基于社会发展和气候因素实现对光缆网阻断概率预测的方法。

背景技术

光缆网是我国公用通信网的重要组成部分，是信息高速路的基石，是影响社会发展、人民起居生活的重要因素。加强光缆网线路巡回工作，排除隐患，避免故障发生是维护光缆网的一条重要原则。然而，维护光缆网的现状是人少线路多，这给维护工作带来了很大的难度。因此，一种有效的能预测光缆网阻断概率的方法，对提高维护光缆网巡线人员的工作效率具有重要的作用。

利用光缆设备告警信息对故障进行推断是目前判断光缆网故障的主要方法。这种方法需要挖掘不同光缆网设备、不同告警类别之间的关联关系，在关联规则的作用下推断出故障。然后监控人员或维护人员通过人工查询资源系统，结合主观经验进行综合分析，判定为光缆故障后，再通知光缆维护岗位人员进行抢修处理。如果是线路故障还需要使用测试仪器进一步锁定具体故障的位置。这是一种后验的方法，需要在故障发生后引起的告警信息中判断故障，实施难度大，处理过程复杂，很难将其用于巡线的预测中。

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发明内容