基站確定的方法、裝置、設備及計算機存儲介質與流程

本技術屬于人工智能領域，尤其涉及一種基站確定的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品。

背景技術：

1、隨著通信技術的快速發展，基站作為通信網絡的重要組成部分，其穩定運行對于保證通信服務的連續性和質量至關重要。然而基站故障時有發生，如果不能及時預測和修復，不僅會影響用戶的通信服務，還可能導致網絡運營商面臨巨大的經濟損失。目前對故障基站預測的常用方案包括基于設備狀態查詢的故障定位方法、基于規則推理的故障診斷方法、基于向量機的預測方法等，現有技術的方案存在故障基站確定過程中預測因素不全面，預測因素與預測結果相關性不強的問題。

技術實現思路

1、本技術實施例提供一種基站確定的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品，能夠在故障基站確定過程中提供更加全面的、關聯性更強的預測因素。

2、第一方面，本技術實施例提供一種基站確定的方法，方法包括：

3、獲取核心網的信令數據，信令數據包括終端與基站的交互數據；

4、從交互數據提取第一預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據，目標時序交互數據包括終端與基站通信交互的多個特征向量；

5、將目標時序交互數據中的多個特征向量輸入預設模型，通過預設模型計算目標時序交互數據中每個類別的先驗概率和條件概率；

6、計算目標類別的先驗概率和條件概率的乘積得到數值，數值表征基站的故障風險值；

7、確定大于預設閾值的數值對應的基站為目標基站。

8、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

9、確定大于預設閾值的數值對應的基站為目標基站之后，方法還包括：

10、獲取終端與目標基站的交互數據；

11、從終端與目標基站的交互數據中提取第二預設時間段內終端與目標基站通信的目標時序下線數據，目標時序下線數據包括與目標基站斷連的終端的時間序列信息、斷連原因，以及斷連原因對應的斷連數據，斷連原因包括至少一個子斷連原因；

12、基于歷史時間點、歷史時間點的子斷連原因對應的斷連數據，以及當前時刻的子斷連原因的斷連數據的對應關系信息，根據時間序列中的每個時間點之前的目標歷史時間點，以及目標歷史時間點的子斷連原因對應的斷連數據，確定時間序列信息中每個時間點的每個子斷連原因對應的預測斷連數據；

13、針對目標時間序列信息中的每個時間點，根據斷連數據和預測斷連數據，確定子斷連原因對應的解析能力值和意外性值，解釋能力值表征目標時間點終端與目標基站斷連時解釋能力值對應的子斷連原因作為根本原因的概率，意外性值表征目標時間點終端與目標基站斷連時意外性值對應的子斷連原因作為根本原因的概率；

14、計算目標時間點終端與目標基站斷連的每個子斷連原因的解釋能力值和意外性值的總和；

15、將最大總和對應的子斷連原因確定為目標時間點終端與目標基站斷連的目標原因。

16、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

17、針對目標時間序列信息中的每個時間點，根據斷連信息和預設斷連信息，確定子斷連原因對應的解析能力值，包括：

18、計算目標時間點終端與目標基站斷連的每個斷連原因的每個子斷連原因的斷連數據和預測斷連數據的數值之間的差值得到第一差值；

19、計算目標時間點終端與目標基站斷連的所有斷連原因的所有子斷連原因的斷連數據和預測斷連數據的數值之間的差值的總和得到第二差值；

20、計算第一差值在第二差值的占比得到解釋能力值。

21、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

22、針對目標時間序列信息中的每個時間點，根據斷連信息和預設斷連信息，確定子斷連原因對應的意外性值，包括：

23、計算目標時間點終端與目標基站斷連的每個斷連原因的每個子斷連原因的預測斷連數據的數值在目標時間點終端與目標基站斷連的所有斷連原因的所有子斷連原因的預測斷連數據的數值總和的占比得到先驗概率；

24、計算目標時間點終端與目標基站斷連的每個斷連原因的每個子斷連原因的斷連數據的數值在目標時間點終端與目標基站斷連的所有斷連原因的所有子斷連原因的斷連數據的數值總和的占比得到后驗概率；

25、根據先驗概率和后驗概率確定意外性值。

26、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

27、根據先驗概率和后驗概率確定意外性值，包括：

28、意外性值通過下面公式計算得到：

29、

30、其中，sij(m)為意外性值，i為目標時間點終端與目標基站斷連的斷連原因，j為目標時間點終端與目標基站斷連的斷連原因的子斷連原因，pij(m)為先驗概率，qij(m)為后驗概率。

31、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

32、從交互數據提取第一預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據，包括：

33、通過數據滑動窗口，提取交互數據第一預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據。

34、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

35、信令數據包括用于提供用戶的認證、授權和計費服務的驗證管理數據，驗證管理數據包括終端和基站的標識數據、傳輸數據和網絡服務數據，標識數據用于確定終端和基站的身份和位置信息，傳輸數據用于確定終端和基站通信交互的時間和業務信息，網絡服務數據用于確定終端和基站通信交互的網絡協議和服務器類型。

36、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

37、驗證管理數據包括遠程用戶撥號認證服務信令數據，遠程用戶撥號認證服務信令數據包括終端和基站在服務器上對用戶進行認證、授權和計費服務的交互數據。

38、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

39、在從交互數據提取出預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據之前，方法還包括：

40、通過數據清洗去除交互數據中的缺失值、異常值和重復值，標準化交互數據的格式和單位得到第一基礎數據；

41、通過數據有效性驗證，驗證第一基礎數據得到符合定義時間格式和內容格式的第二基礎數據；

42、基于第二基礎數據進行離散化得到第三基礎數據，第三基礎數據以預設時間范圍為單元的形式表示；

43、基于第三基礎數據提取出預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據。

44、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

45、在將目標時序交互數據中的多個特征向量輸入預設模型，通過預設模型計算目標時序交互數據中每個類別的先驗概率和條件概率之前，方法還包括：

46、獲取至少兩個訓練樣本，訓練樣本包括第一特征向量和第一標簽，第一特征向量包括目標時間段終端與基站通信的交互數據，第一標簽包括第一特征向量對應的基站狀態類別；

47、對至少兩個訓練樣本中的每個訓練樣本，分別執行以下步驟：

48、基于初始樸素貝葉斯分類器計算訓練樣本中的第一特征向量的先驗概率、條件概率和后驗概率；

49、確定后驗概率中最大數值對應的類別得到第二標簽；

50、基于第一標簽和第二標簽確定損失函數值；

51、在損失函數值滿足訓練停止條件的情況下，得到預設模型。

52、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

53、從終端與目標基站的交互數據中提取第二預設時間段內終端與目標基站通信的目標時序下線數據，包括：

54、通過數據滑動窗口，提取終端與目標基站的交互數據第二預設時間段內終端與目標基站通信交互的目標時序下線數據。

55、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

56、在確定大于預設閾值的故障風險值對應的基站為目標基站之后，方法還包括：

57、基于目標基站，調用基站庫獲取目標基站的歸屬信息，歸屬信息用于確定目標基站的位置。

58、在一個可以實現的實施方式中，該方法還包括：

59、數據滑動窗口的滑動步長小于數據滑動窗口的窗口大小。

60、第二方面，本技術實施例提供了一種基站確定的裝置，裝置包括：

61、獲取模塊，用于獲取核心網的信令數據，信令數據包括終端與基站的交互數據；

62、提取模塊，用于從交互數據提取第一預設時間段內終端與基站通信交互的目標時序交互數據，目標時序交互數據包括終端與基站通信交互的多個特征向量；

63、計算模塊，用于將目標時序交互數據中的多個特征向量輸入預設模型，通過預設模型計算目標時序交互數據中每個類別的先驗概率和條件概率；

64、計算模塊還用于計算目標類別的先驗概率和條件概率的乘積得到數值，數值表征基站的故障風險值；

65、確定模塊，用于確定大于預設閾值的數值對應的基站為目標基站。

66、第三方面，本技術實施例提供了一種電子設備，設備包括：處理器和存儲器，存儲器存儲可在處理器上運行的程序或指令，程序或指令被處理器執行時實現如第一方面的方法的步驟。

67、第四方面，本技術實施例提供了一種計算機存儲介質，可讀存儲介質上存儲程序或指令，程序或指令被處理器執行時實現如第一方面的方法的步驟。

68、第五方面，本技術實施例提供一種計算機程序產品，程序產品被存儲在存儲介質中，該程序產品被至少一個處理器執行以實現如第一方面的方法。

69、本技術實施例的基站確定的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品，首先通過實時獲取終端與基站的交互數據，能夠全面且及時地獲得基站的交互信息，交互信息中幾乎涵蓋造成基站故障的所有可能故障因素，因此本技術實施例在故障基站確定過程中預測因素更加全面；然后從終端與基站的交互數據中提取出預設時間段內終端與基站通信交互的包括多個特征向量的時序交互數據，通過時序特征向量可以展示更加復雜多樣的基站交互信息，能夠得到與基站故障關聯關系更強的故障因素，所以本技術實施例在故障基站確定過程中預測因素與預測結果具有更強相關性；最后利用已構建好的預測模型計算基站的故障風險值，確定大于預設閾值的故障風險值對應基站為目標基站，這里借助已訓練好的預測模型可以更加快速地獲得預測結果，提升了基站確定過程的效率和準確率。因此本技術實施例提供了一種基站確定的方法、裝置、設備、計算機存儲介質及計算機程序產品，能夠在故障基站確定過程中提供更加全面的、關聯性更強的預測因素。