【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)支撐，尤其涉及一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、馬爾可夫鏈算法指一個系統(tǒng)的某些因素在轉(zhuǎn)移中，第n次結(jié)果只受第n－1次結(jié)果影響，只與當(dāng)前所處狀態(tài)有關(guān)，與其他無關(guān)，寬帶故障根因分析方法則是指在寬帶故障根因分析中，通過馬爾可夫鏈算法對不同告警狀態(tài)的轉(zhuǎn)換和關(guān)聯(lián)進行建模，以識別和預(yù)測導(dǎo)致故障的潛在原因。
2、對家庭寬帶故障根因進行分析，可以有效減少運維專家手工梳理告警關(guān)聯(lián)規(guī)則投入，提升家庭寬帶業(yè)務(wù)故障識別的準確性，以及最大限度地壓縮家庭寬帶業(yè)務(wù)的故障工單量。通過快速、精準的故障分析，對提升用戶體驗、優(yōu)化運維成本、保障網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定和實現(xiàn)智能化運維，并在競爭中獲得更強的市場優(yōu)勢具有重要意義。
3、然而現(xiàn)有的寬帶故障分析方法主要依據(jù)維護人員的經(jīng)驗，針對家庭寬帶故障設(shè)置了初步的判斷條件，沒有實現(xiàn)故障的精細化分析與根因判斷，隨著家庭寬帶業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，各類寬帶故障層出不窮，造成派單的故障工單數(shù)量過多，從而增加維護工作量，導(dǎo)致家庭寬帶大面積故障的原因不能快速地精確定位，無法提升維護效率，壓降運維成本，用戶體驗感下降。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于以上現(xiàn)有技術(shù)的不足，專利技術(shù)的目的在于提供一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法及裝置，可以提升用戶體驗、優(yōu)化運維成本、保障網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定和實現(xiàn)智能化運維，并在競爭中獲得更強的市場優(yōu)勢。
2、本專利技術(shù)的第一方面，提出了一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，方法包括：>
3、s1，獲取歷史告警數(shù)據(jù)；
4、s2，對歷史告警數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；
5、s3，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)，對預(yù)處理后的歷史告警數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征進行相關(guān)性分析；
6、s4，根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，通過馬爾可夫鏈算法，生成家庭寬帶業(yè)務(wù)的根因分析規(guī)則；
7、s5，獲取實時告警數(shù)據(jù)；
8、s6，通過匹配算法，將實時告警數(shù)據(jù)與根因分析規(guī)則進行匹配；
9、s7，根據(jù)匹配結(jié)果，輸出家庭寬帶的根因故障。
10、進一步地，歷史告警數(shù)據(jù)包括：onu告警數(shù)據(jù)、pon口告警數(shù)據(jù)、olt上聯(lián)中斷告警數(shù)據(jù)、動力環(huán)境告警數(shù)據(jù)和bras告警數(shù)據(jù)。
11、進一步地，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、多維度數(shù)據(jù)補充和數(shù)據(jù)時間序列分析。
12、進一步地，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征具體為物理機網(wǎng)口down次數(shù)，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征具體為網(wǎng)元鏈路目的不可達。
13、進一步地，皮爾遜相關(guān)系數(shù)具體為：
14、
15、其中，x表示發(fā)生物理機網(wǎng)口down故障的次數(shù)，y表示發(fā)生網(wǎng)元鏈路目的不可達故障的次數(shù)，ρx,y表示發(fā)生物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)與發(fā)生網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，cov(x,y)表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)與網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)之間的協(xié)方差，σx表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)的標準差，σy表示網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)的標準差，e表示期望值符號，μx表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)的均值，μy表示網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)的均值。
16、進一步地，s4具體包括：
17、s401，將歷史告警數(shù)據(jù)構(gòu)建為時間序列模型，時間序列模型中不同的告警類型視為系統(tǒng)的不同狀態(tài)，告警狀態(tài)的變化表示狀態(tài)的轉(zhuǎn)移；
18、s402，通過馬爾可夫鏈算法，模擬時間序列模型中各類告警類型之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程；
19、s403，根據(jù)歷史告警數(shù)據(jù)，計算各類告警類型之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；
20、s404，根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移頻率，生成根因分析規(guī)則。
21、本專利技術(shù)的第二方面，提出了一種寬帶故障根因分析裝置，用于實現(xiàn)第一方面任一項的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，裝置包括：
22、第一獲取模塊，用于獲取歷史告警數(shù)據(jù)；
23、處理模塊，通過對歷史告警數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；
24、分析模塊，通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)，對預(yù)處理后的歷史告警數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征進行相關(guān)性分析；
25、生成模塊，用于根據(jù)相關(guān)性分析結(jié)果，通過馬爾可夫鏈算法，生成家庭寬帶業(yè)務(wù)的根因分析規(guī)則；
26、第二獲取模塊，用于獲取實時告警數(shù)據(jù)；
27、匹配模塊，通過匹配算法，將實時告警數(shù)據(jù)與根因分析規(guī)則進行匹配；
28、輸出模塊，用于根據(jù)匹配結(jié)果，輸出家庭寬帶的根因故障。
29、進一步地，歷史告警數(shù)據(jù)包括：onu告警數(shù)據(jù)、pon口告警數(shù)據(jù)、olt上聯(lián)中斷告警數(shù)據(jù)、動力環(huán)境告警數(shù)據(jù)和bras告警數(shù)據(jù)。
30、進一步地，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、多維度數(shù)據(jù)補充和數(shù)據(jù)時間序列分析。
31、進一步地，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征具體為物理機網(wǎng)口down，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征具體為網(wǎng)元鏈路目的不可達。
32、進一步地，皮爾遜相關(guān)系數(shù)具體為：
33、
34、其中，x表示發(fā)生物理機網(wǎng)口down故障的次數(shù)，y表示發(fā)生網(wǎng)元鏈路目的不可達故障的次數(shù)，ρx,y表示發(fā)生物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)與發(fā)生網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，cov(x,y)表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)與網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)之間的協(xié)方差，σx表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)的標準差，σy表示網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)的標準差，e表示期望值符號，μx表示物理機網(wǎng)口down故障次數(shù)的均值，μy表示網(wǎng)元鏈路目的不可達故障次數(shù)的均值。
35、進一步地，生成模塊用于：
36、將歷史告警數(shù)據(jù)構(gòu)建為時間序列模型，時間序列模型中不同的告警類型視為系統(tǒng)的不同狀態(tài)，告警狀態(tài)的變化表示狀態(tài)的轉(zhuǎn)移；
37、通過馬爾可夫鏈算法，模擬時間序列模型中各類告警類型之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程；
38、根據(jù)歷史告警數(shù)據(jù)，計算各類告警類型之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；
39、根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移頻率，生成根因分析規(guī)則。
40、本專利技術(shù)的第三方面，提出了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序能夠被處理器加載和執(zhí)行以第一方面的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法。
41、本專利技術(shù)有益效果如下：
42、在本專利技術(shù)實施例中，通過對獲取到的歷史告警數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，接著利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)，對預(yù)處理后的歷史告警數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征進行相關(guān)性分析，基于相關(guān)性分析結(jié)果，通過馬爾可夫鏈算法，生成家庭寬帶業(yè)務(wù)的根因分析規(guī)則，最后通過匹配算法，將實時告警數(shù)據(jù)與根因分析規(guī)則進行匹配，輸出家庭寬帶的根因故障。該方法通過采用馬爾可夫鏈機器學(xué)習(xí)算法自動地從家庭寬帶的海量告警數(shù)據(jù)中不斷地學(xué)習(xí)，不斷地提煉并總結(jié)家庭寬帶相關(guān)的rca規(guī)則，通過rca規(guī)則進行跨網(wǎng)元間的告警壓縮，以及跨網(wǎng)元間根因分析，精確分析家庭寬帶的告警原因，提升工單壓縮比、提升維護效率、壓降運維成本、減少維護工作量以及增強用戶體驗感。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述歷史告警數(shù)據(jù)包括：ONU告警數(shù)據(jù)、PON口告警數(shù)據(jù)、OLT上聯(lián)中斷告警數(shù)據(jù)、動力環(huán)境告警數(shù)據(jù)和BRAS告警數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、多維度數(shù)據(jù)補充和數(shù)據(jù)時間序列分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征具體為物理機網(wǎng)口down次數(shù)，所述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征具體為網(wǎng)元鏈路目的不可達次數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述S4具體包括：
7.一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析裝置，其特征在于，用于執(zhí)行權(quán)利要求1至6任一項所述的方法，所述裝置包括：
8.根據(jù)權(quán)利
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析裝置，其特征在于，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、多維度數(shù)據(jù)補充和數(shù)據(jù)時間序列分析。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析裝置，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征具體為物理機網(wǎng)口down次數(shù)，所述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征具體為網(wǎng)元鏈路目的不可達次數(shù)。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述歷史告警數(shù)據(jù)包括：onu告警數(shù)據(jù)、pon口告警數(shù)據(jù)、olt上聯(lián)中斷告警數(shù)據(jù)、動力環(huán)境告警數(shù)據(jù)和bras告警數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、多維度數(shù)據(jù)補充和數(shù)據(jù)時間序列分析。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)設(shè)備特征具體為物理機網(wǎng)口down次數(shù)，所述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特征具體為網(wǎng)元鏈路目的不可達次數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于馬爾可夫鏈算法的寬帶故障根因分析方法，其特征在于，所述皮爾遜相關(guān)系數(shù)具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：竇應(yīng)澤，高長春，莊文豐，卞國震，白亞，
申請(專利權(quán))人：中電信數(shù)智科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。