CN113890837B - 基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法及***，涉及数据分析技术领域；以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化。
Description
技术领域
本发明公开方法及***，涉及数据分析技术领域，具体地说是基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法及***。
背景技术
通信中KPI，通常指关键性能指标。内容有：掉话率、接通率、数据业务下载速率、网络质量现场测试与竞争对手领先程度、网络投诉总量同比完成情况等。
在完成网络操作以后，人工对通信网络KPI进行核对分析，往往无法及时、准确地发现问题，给网络运行维护带来巨大隐患。
发明内容
本发明针对现有技术的问题，提供基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法及***，具有通用性强、实施简便等特点，具有广阔的应用前景。
本发明提出的具体方案是：
基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法中划分分界点往前的时间段，根据时间段获取历史数据作为建模数据，其中根据按天划分的时间段获取的建模数据建立基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，根据按小时划分的时间段获取的建模数据建立瞬时预测模型。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法中分别通过滑动窗口预测模型和瞬时预测模型结合置信区间算法确定预测结果。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法中劣化判断，包括：
若指标越大越恶化，分界点后通信网络KPI的指标>Max(滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果)，则认为通信网络KPI指标为自然劣化；
若指标越小越恶化，分界点后通信网络KPI的指标<Max(滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果)，则认为通信网络KPI指标为自然劣化。
基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***，包括数据采集模块、模型建立模块及对比模块，
数据采集模块以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，
模型建立模块建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
对比模块通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***中数据采集模块划分分界点往前的时间段，根据时间段获取历史数据作为建模数据，其中模型建立模块根据按天划分的时间段获取的建模数据建立基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，根据按小时划分的时间段获取的建模数据建立瞬时预测模型。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***中模型建立模块分别通过滑动窗口预测模型和瞬时预测模型结合置信区间算法确定预测结果。
进一步，所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***中对比模块中劣化判断，包括：
若指标越大越恶化，分界点后通信网络KPI的指标>Max(滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果)，则认为通信网络KPI指标为自然劣化；
若指标越小越恶化，分界点后通信网络KPI的指标<Max(滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果)，则认为通信网络KPI指标为自然劣化。
本发明的有益之处是：
本发明提供基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，利用瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型分别获得预测结果，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化，能够进一步对通信网络KPI进行核对分析，并及时、准确地发现问题，高效、全面、准确地监控网络运行。
附图说明
图1是本发明方法滑动窗口预测展示示意图。
图2是本发明方法应用PRB利用率的预测展示图。
图3是本发明方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
本发明提供基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化。
通过本发明方法利用瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型分别获得预测结果，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化，能够进一步对通信网络KPI进行核对分析，并及时、准确地发现问题，高效、全面、准确地监控网络运行。
具体应用中，在本发明方法的一些实施例中，具体执行过程如下：
进行数据获取，其中完成网络操作时间点为分界点，划分分界点往前的时间段，以分界点往前14天*24小时历史数据作为建模数据，以分界点往后12小时数据作为待比对数据。
根据按天划分的14天*24小时历史数据，建立基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，根据分界点往前7个小时获取的建模数据建立瞬时预测模型，其中通信网络KPI数据以一周时间为周期，参考图1粗框所示24行*8列为滑动窗口，每次向右移动一列，最终生成(6*24)行*8列建模数据。得到的建模数据共8列，前7列为输入变量，最后一列为目标数据建立线性回归模型。得到的滑动窗口预测模型以过往7天分界点相同时刻的7个数据为输入变量，输出操作分界点往后12个小时的预测数值，
瞬时数学模型以灰度预测算法实现，灰度预测算法适用于数据量少的短期、瞬时预测，是对原始数据做累加生成得到近似的指数规律在进行建模的方法。瞬时数学模型以分界点往前7个小时为输入变量，输出分界点后一个小时的预测数值。
分别通过滑动窗口预测模型和瞬时预测模型结合置信区间算法确定预测结果。其中置信区间算法
置信区间算法公式如下：
其中，S为输入参数的标准差，n为输入参数的数目，1.96为置信区间对应系数，b为预测偏置，
业务认为指标越大越恶化，则预测结果＝预测数值+预测偏置；
业务认为指标越小越恶化，则预测结果＝预测数值-预测偏置。
通过上述过程分别获得通信网络KPI的12小时的预测结果与1小时预测结果。
进行劣化判断时：
业务认为指标越大越恶化，分界点操作后下一时刻KPI值>Max(Y预测结果(滑动窗口模型)，Y预测结果(瞬时数学模型))，则认为指标为自然劣化，判断为非操作导致；
业务认为指标越小越恶化，分界点操作后下一时刻KPI值<Max(Y预测结果(滑动窗口模型)，Y预测结果(瞬时数学模型))，则认为指标为自然劣化，判断为非操作导致。
若分界点下一时刻非自然劣化，则对比12小时通信网络KPI值与滑动窗口模型预测的12小时预测结果，如果12小时中8小时以上为指标劣化，则判断为因操作导致。
本发明方法可以通过PRB利用率进行预测展示，比如以某地5G通信网络的操作日志为例，该用例上行PRB利用率的预测展示图，见图2显示在，坐标横轴为小时数，即时间，坐标纵轴为利用率百分率，该指标为越小越劣化，其中，短点相间线为预测值，短虚线为置信区间算法后的预测结果，实线为操作后12小时数据，算法判断为操作劣化。
同时本发明还提供基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***，包括数据采集模块、模型建立模块及对比模块，
数据采集模块以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，
模型建立模块建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
对比模块通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化。
上述***内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
同样地，本发明***可以利用瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型分别获得预测结果，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化，能够进一步对通信网络KPI进行核对分析，并及时、准确地发现问题，高效、全面、准确地监控网络运行。
需要说明的是，上述较佳实施例中各流程和各***结构中不是所有的步骤和模块都是必须的，可以根据实际的需要忽略某些步骤或模块。各步骤的执行顺序不是固定的，可以根据需要进行调整。上述各实施例中描述的***结构可以是物理结构，也可以是逻辑结构，即，有些模块可能由同一物理实体实现，或者，有些模块可能分由多个物理实体实现，或者，可以由多个独立设备中的某些部件共同实现。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (6)
1.基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，其特征是以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化,包括：
若指标越大越恶化，分界点后通信网络KPI的指标>Max（滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果），则认为通信网络KPI指标为自然劣化；
若指标越小越恶化，分界点后通信网络KPI的指标 <Max（滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果），则认为通信网络KPI指标为自然劣化。
2.根据权利要求1所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，其特征是划分分界点往前的时间段，根据时间段获取历史数据作为建模数据，其中根据按天划分的时间段获取的建模数据建立基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，根据按小时划分的时间段获取的建模数据建立瞬时预测模型。
3.根据权利要求1或2所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的方法，其特征是分别通过滑动窗口预测模型和瞬时预测模型结合置信区间算法确定预测结果。
4.基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***，其特征是包括数据采集模块、模型建立模块及对比模块，
数据采集模块以完成网络操作的时间点为分界点，将分界点往前的历史数据作为建模数据，将分界点往后一段时间的数据作为待比对数据，
模型建立模块建立瞬时预测模型和基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，通过瞬时预测模型和滑动窗口预测模型分别获得预测结果，
对比模块通过比对预测结果与待比对数据，判断通信网络KPI的指标是否劣化,包括：
若指标越大越恶化，分界点后通信网络KPI的指标>Max（滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果），则认为通信网络KPI指标为自然劣化；
若指标越小越恶化，分界点后通信网络KPI的指标 <Max（滑动窗口预测模型的预测结果，瞬时预测模型的预测结果），则认为通信网络KPI指标为自然劣化。
5.根据权利要求4所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***，其特征是数据采集模块划分分界点往前的时间段，根据时间段获取历史数据作为建模数据，其中模型建立模块根据按天划分的时间段获取的建模数据建立基于滑动窗***叉算法的滑动窗口预测模型，根据按小时划分的时间段获取的建模数据建立瞬时预测模型。
6.根据权利要求4或5所述的基于滑动窗***叉算法预测指标劣化的***，其特征是模型建立模块分别通过滑动窗口预测模型和瞬时预测模型结合置信区间算法确定预测结果。
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