[发明专利]阈值生成方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种阈值生成方法，包括以下步骤：获取监测预警系统采集的历史数据，根据所述历史数据进行建模，生成信号识别模型，将所述历史数据反向输入信号识别模型，调整生成阈值。本发明还公开了一种阈值生成装置、设备和存储介质。本发明实现了阈值的动态生成，构建自反馈监测预警系统，持续进行系统自动调整，使得阈值随着监测预警系统的运行时长增加而更趋近于准确。

技术领域

本发明涉及智能监测与预警技术领域，尤其涉及阈值生成方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

目前在各个生产领域特别是移动通信领域，各种监测预警系统的应用越来越广泛，作为监测预警系统的关键，监测预警系统的阈值的准确性关乎监测预警系统的效果。

当前行业中较多的监测预警系统主要还是通过传统的方式凭借经验获取阈值并人工手动设置，随着技术的发展，行业中虽出现了一些阈值动态生成的方法，但主要还是通过类似数据采集模块先采集配置的预设阈值、活动周期内预估的业务指标数据和预估业务趋势数据，对数据进行分析，通过类似权重计算模块，计算各个业务指标数据的权重系数，根据各个指标的权重在原预设阈值基础上进行调整获取新阈值，最后通过类似阈值上下限约束模块，对新产生的阈值进行裁剪，获取最终的阈值，该方法虽一定程度上实现了阈值的动态生成，但获取的阈值并不准确。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种阈值生成方法、装置、设备和存储介质，旨在解决监测预警系统无法设置准确的阈值的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供阈值生成方法，所述阈值生成方法包括以下步骤：

获取数据库中的历史数据；

根据所述历史数据中的监测信号时域数据和场景数据进行建模，生成信号识别模型；

将所述历史数据中的预设阈值和预警数据输入信号识别模型，生成新阈值。

在一实施例中，所述获取数据库中的历史数据的步骤之前，包括：

采集预设阈值、监测信号时域数据、预警数据和场景数据，将所述预设阈值、所述监测信号时域数据、所述预警数据和所述场景数据作为历史数据写入数据库。

在一实施例中，述根据所述历史数据中的监测信号时域数据和场景数据进行建模，生成信号识别模型的步骤，包括：

对所述历史数据中的监测信号时域数据和场景数据进行数据清洗，生成训练数据；

使用所述训练数据构建第一特征向量，使用所述第一特征向量训练生成信号识别模型。

在一实施例中，所述预警数据中包含准确预警数据和准确预警信号数据；

所述将所述历史数据中的预设阈值和预警数据输入信号识别模型，生成新阈值的步骤包括：

根据所述历史数据中的准确预警数据和准确预警信号数据构建第二特征向量；

通过所述第二特征向量训练所述信号识别模型，获得调整后的信号识别模型；

将所述预设阈值输入所述调整后的信号识别模型中，生成新阈值。

在一实施例中，所述预警数据中包含误预警数据和误预警信号数据；

所述将所述历史数据中的预设阈值和预警数据输入信号识别模型，生成新阈值的步骤，包括：

根据所述历史数据中的误预警数据和误预警信号数据构建第三特征向量；

通过所述第三特征向量训练所述信号识别模型，获得调整后的信号识别模型；

将所述预设阈值输入所述调整后的信号识别模型中，生成新阈值。