[发明专利]轨道交通综合监控智能短信告警方法

权利要求书

1.轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立基于神经网络的多隐层深度学习数学模型；

S2、根据建立的数学模型对采集到的告警数据进行机器学习处理，并将优化处理后的内容以短信的方式发送给用户；

S3、对用户反馈的结果进行执行，以及将学习知识进行学习库入库处理。

2.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述基于神经网络的多隐层深度学习数学模型包括从前往后依次执行的输入元、归类层、净化层、决策层、输出元、反馈层。

3.根据权利要求2所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：所述数学模型的输入元包括监控平台的所有实时数据和故障报告的异常及告警，以及监控对象的从属关系、布局。

4.根据权利要求2所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：所述数学模型的归类层包括对异常数据和告警的归属、分类；一个监控对象提取归纳出的所有表征，采用一条短信描述。

5.根据权利要求2所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：数学模型中的净化层包括净化层输入元，所述净化层输入元包括归类层的输出元、监控对象告警等级、告警形式、表征周期、自学习基础判断库，净化层主要对净化层输入元进行净化，防止告警短信的重复发送、不必要发送、漏送情况的发生。

6.根据权利要求6所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：数学模型的决策层包括决策层输入元，所述决策层输入元包括净化层的输出元、告警联动策略、告警分析策略、应急执行策略、学习库、接收对象判断策略。

7.根据权利要求2或6所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：数学模型中的决策层在告警信息进行短信内容生成时，对告警的应对策略进行汇报建议和分析，对短信内容的发送对象进行梳理和确定，所述短信内容包括阅读对象的期望反馈内容。

8.根据权利要求2所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于，所述步骤S2的具体执行方法如下：

S201、启动事件采集进程，对监控系统的实时数据和故障报告进行采集；

S202、启动深度学习数据模型进程，对实时数据和故障报告的变化进行分析处理；

S203、将采集到的告警数据和设备及参数配置做为输入元进行归类处理，对属于同一设备或监控对象的告警进行归类，并结合告警等级及学习库做为下一级的输入；

S204、进入净化层后，对告警按等级、先后顺序以及重复判断等进行处理、提炼，生成简炼纯洁数据，然后结合联动策略、学习库做为下一级输入；

S205、在决策层通过输入的数据源进行短信内容的生成，包括告警内容、建议、处理措施、请求反馈内容、发送对象的确定，最终生成输出元；

S206、告警的输出元通过消息队列传递给短信发送进程；短信发送进程将接收到的告警信息通过移动通讯调制解调器发送至用户手机。

9.根据权利要求8所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于：所述步骤S201中，所述事件采集进程通过KF6600规约从综合监控系统中获取实时数据和故障报告的变化。

10.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控智能短信告警方法，其特征在于，所述步骤S3的具体执行方法如下：

用户接收短信后，根据短信提示进行回复，回复包括信息确认、肯定、拒绝、指导、控制命令对应代码的组合，数学模型接收反馈后进行控制命令的执行，以及将学习知识存入学习库。