[发明专利]物联网业务指标预警方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种物联网业务指标预警方法，其特征在于，所述方法包括：

获取设定时间段内承载第一物联网设备和物联网监控平台间进行业务数据交互的网络侧设备中的话统数据包；

根据所述话统数据包，确定预设质量指标的值，其中，所述预设质量指标包括成功率指标，平均个数指标，平均MCS指标；

根据所述预设质量指标的值，及保存的所述预设质量指标对应的门限值，确定所述第一物联网设备在所述设定时间段内进行的业务是否正常；

所述成功率指标包括以下至少一种：鉴权成功率指标的值，附着成功率指标的值，寻呼成功率指标的值，缺省承载激活请求成功率指标的值，Detach成功率指标的值，Normal TAU成功率指标的值，RRC连接建立成功率指标的值，竞争随机接入过程的成功率指标的值；

所述平均个数指标包括以下至少一种：下行使用15KHz子载波资源的平均个数指标的值，上行使用15kHz子载波资源的平均个数指标的值，上行使用3.75kHz子载波资源的平均个数指标的值，上行干扰噪声的平均值指标的值；

所述平均MCS指标的值包括以下至少一种：NPDSCH平均MCS指标的值，NPUSCH平均MCS指标的值，小区DL IBLER平均MCS指标的值，UL IBLER指标的值；

获取所述预设质量指标的门限值的过程包括：

获取每个样本话统数据包，其中，每个样本话统数据包为设定时间长度内承载第二物联网设备和物联网监控平台间进行业务数据交互的网络侧设备中的样本话统数据包，每个样本话统数据包中携带该样本话统数据包对应的业务是否正常的标签信息；

确定每个样本话统数据包对应的预设质量指标的值，其中，所述预设质量指标包括成功率指标，平均个数指标，平均MCS指标；

将每个预设质量指标的值及对应的样本话统数据包的标签信息输入到物联网业务指标识别模型中，对该物联网业务指标识别模型进行训练，并获取预设质量指标的门限值；

其中，物联网业务指标识别模型采用的重要思想为局部依赖函数PDP以及独立条件期望ICE，PDP是指通过改变单变量模拟模型对该变量的反应，捕获处于关键转折点的变量取值，作为特征阈值；PDP函数定义如下：其中x_s是关注的特征集合，x_c是其他用于训练的特征，是使用的机器学习模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果预设质量指标包括至少两个，所述根据所述预设质量指标的值，及保存的所述预设质量指标对应的门限值，确定所述第一物联网设备在所述设定时间段内进行的业务是否正常包括：

判断每个预设质量指标的值是否均高于对应的门限值，如果是，则确定所述第一物联网设备在所述设定时间段内进行的业务正常，如果否，则确定所述第一物联网设备在所述设定时间段内进行的业务不正常。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个样本话统数据包对应的预设质量指标的过程包括：

根据每个样本话统数据包，确定每个待选择的质量指标，及每个待选择的质量指标的值；

针对每个待选择的质量指标及对应的值，采用预设的特征选择算法，确定所述预设质量指标。