[发明专利]一种5G网络服务质量异常监测和预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910235520.3 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN109787846A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 朱国胜;祁小云 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L12/26 |
| 代理公司： | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙) 42212 | 代理人： | 胡清堂;陈懿 |
| 地址： | 430062 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出一种5G网络服务质量异常监测和预测方法及系统，属于通信网络技术领域。所述系统包括：数据采集模块：用于采集5G网络服务质量数据和网络KPI性能监测数据；数据处理模块：用于对所述网络服务质量数据进行预处理并进行标记；Qos数据存储模块：用于存储所述标记后的网络服务质量数据；模型训练模块：建立有监督机器学习模型，训练得到QoS异常监测器和QoS异常预测器；QoS异常监测器：监测当前5G网络服务质量数据；QoS异常预测器：预测未来5G网络服务质量数据异常；QoS策略决策模块：用于标记和存储异常数据，报告异常结果。本发明可为5G网络用户的服务质量保证，提高服务质量。 | ||
| 搜索关键词： | 网络服务 质量数据 监测器 异常监测 预测器 预测 存储 服务质量保证 机器学习模型 模型训练模块 数据采集模块 数据处理模块 通信网络技术 性能监测数据 预处理 存储模块 决策模块 网络用户 异常结果 异常数据 采集 监测 网络 监督 服务 | ||
【主权项】：
1.一种5G网络服务质量异常监测和预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、采集5G网络服务质量数据和网络KPI性能监测数据，所述网络服务质量数据包括用户终端数据、接入网数据、核心网数据；S2、对所述网络服务质量数据进行预处理并进行标记；S3、将所述标记后的网络服务质量数据存储至QoS数据库；S4、将所述QoS数据库中所述标记后的网络服务质量数据作为数据集，构建有监督机器学习模型，利用所述数据集对所述有监督机器学习模型进行训练，得到QoS异常监测器和QoS异常预测器；S5、采用所述QoS异常监测器实时监测当前5G网络服务质量数据，将监测到的异常数据发送至QoS策略决策模块；S6、采用所述QoS异常预测器预测未来5G网络服务质量数据异常，将预测到的异常数据发送至QoS策略决策模块；S7、所述QoS策略决策模块标记和存储所述异常数据，更新QoS数据库，报告异常结果并根据所述异常数据作出决策决定，驱动所述决策决定执行。
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