[发明专利]故障原因定位方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种故障原因定位方法、装置、电子设备及存储介质，涉及通信技术领域。故障原因定位方法包括：对故障管理系统上报的历史告警数据进行预处理；通过PSO算法优化训练模型的初始权值阈值至训练模型对应的目标函数算法收敛；基于寻优的初始权值阈值，将预处理后的历史告警数据作为训练模型的输入、历史告警数据对应的故障原因作为训练模型的输出进行训练，得到故障原因定位模型；基于故障原因定位模型进行故障原因定位。本申请公开的故障原因定位方法、装置、电子设备及存储介质够快速准确的得出大面积故障的故障原因。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种故障原因定位方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

通信运营商在为用户提供通信业务服务的过程中，若通信业务发生大面故障，相应覆盖范围内的用户业务会受到影响，用户的服务的投诉可能骤升，甚至导致企业形象受损和业务下滑。

目前，对于大面积故障的原因定位，大多采用人工分析的方式，大面积故障的原因定位分析时，依赖于分析者对业务逻辑的熟练掌握和精准的资源拓扑，且不论业务逻辑的掌握能力非一日之功，资源拓扑的清查也不可一蹴而就，因此采用人工分析的方式，大面积故障的原因定位效率和准确率都难以达到期望的要求。

因此，在面对大面积故障发生时，如何快速而准确地定位故障原因，以支撑维护处理过程，减低大面积故障带来的损失，已成为现有技术中亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种故障原因定位方法、装置、电子设备及存储介质，以至少解决相关技术中大面积故障原因定位效率和准确率低的问题。

本申请的技术方案如下：

一种故障原因定位方法，包括：

对故障管理系统上报的历史告警数据进行预处理；

通过PSO算法优化训练模型的初始权值阈值至所述训练模型对应的目标函数算法收敛；

基于寻优的所述初始权值阈值，将预处理后的所述历史告警数据作为所述训练模型的输入、所述历史告警数据对应的故障原因作为所述训练模型的输出进行训练，得到故障原因定位模型。

一种故障原因定位装置，包括：

预处理模块，被配置成对故障管理系统上报的历史告警数据进行预处理；

优化模块，被配置成通过PSO算法优化训练模型的初始权值阈值至所述训练模型对应的目标函数算法收敛；

训练模块，被配置成基于寻优的所述初始权值阈值，将预处理后的所述历史告警数据作为所述训练模型的输入、所述历史告警数据对应的故障原因作为所述训练模型的输出进行训练，得到故障原因定位模型。

一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述所述的方法步骤。

一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的方法步骤。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

由于故障原因定位模型是在通过PSO算法优化训练模型的初始权值阈值至算法收敛的情况下，以故障管理系统上报的历史告警数据作为训练模型的输入、历史告警数据对应的故障原因作为训练模型的输出进行训练得到的，因此通过该故障原因定位模型能够快速准确的得出大面积故障的故障原因，以支撑维护处理过程，减低大面积故障带来的损失。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：