【技术实现步骤摘要】
一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法
本专利技术属于机器学习领域，特别涉及一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法。
技术介绍
通信基站是指通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。移动通信基站的建设是我国移动通信网络的重要组成部分，基站设备异常会造成通信中断，计费错误，严重时甚至会因为设备过热引发火灾，造成重大的经济损失和信息网络瘫痪。因此，基站监控与检测成为基站维护的重要组成部分。然而，由于电信通信设备高度封装的特性，不同层次的设备难以估计其它设备的运行状态，基站在部署过程中引入了高度异构特性，进一步加剧了此问题。这两方面障碍导致电信运营商难以远程获取基站的实时状态信息。另一方面，电信基站在部署上存在覆盖广泛，部署极不均匀，部分基站常规维护可达性差的特性。这都使得通过专人现场收集数据的方式代价极高，时效性难以保障。针对此类问题，一种常见的监控方式是通过国家电网的电力计量端口监测基站的电力消耗，推断基站的工作状态。此类工作主要有存在基于挖掘模板这种方式。挖掘模板的所有现有方...
【技术保护点】
1.一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，电力日志文件的获取与预处理：提取来自源区域基站的用电日志文件和目标区域基站的用电日志文件，筛选出随时间变化的用电量数据；/n步骤2，基于Wassertein生成对抗网络，其中Wassertein是一种衡量两种分布之间距离的方法，对生成的对抗网络进行训练，对源区域基站用电日志文件集
【技术特征摘要】
1.一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，电力日志文件的获取与预处理：提取来自源区域基站的用电日志文件和目标区域基站的用电日志文件，筛选出随时间变化的用电量数据；
步骤2，基于Wassertein生成对抗网络，其中Wassertein是一种衡量两种分布之间距离的方法，对生成的对抗网络进行训练，对源区域基站用电日志文件集进行扩充，x表示一个日志文件，xs表示源文件；
步骤3，迁移学习：基于大量有标记的源区域基站的日志文本数据和少量有标记的目标区域基站的日志文本数据，训练分类模型，使得该模型能够利用没有标记的目标区域基站日志文件数据进行分类，即判断基站的运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，其特征在于，步骤1中，具体包括：
1)首先使用Logstash适配器分别提取来自源区域基站的用电日志文件和目标区域基站的用电日志文件xt表示目标文件；
2)对原始用电日志文件中的数据进行预处理，过滤掉无关信息，筛选出随时间变化的用电量数据。
3.根据权利要求1所述的一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，其特征在于，步骤2中，构建生成对抗网络结构，主要是建立生成模型G和判别模型C；
生成模型G：该模型将输入的随机噪声经变换输出为日志文本数据，定义生成模型G为多层神经网络，输入向量的维数等于日志文本中数据的个数，该向量随机生成于某分布，生成模型G的输出为模型生成的日志文件；
b.判别模型C：判别模型C为一种神经网络模型，该模型的最后一层不是非线性激活层，模型输入为真实的日志文件或者由G生成的模拟文本文件，输出为真实分数，用于衡量输入文件来自于真实分布的程度；
c.模型连接：在训练生成模型G时，需要固定判别模型C以极小化价值函数V而寻求更好的生成模型，即固定C的权重以训练G的权重。
4.根据权利要求1所述的一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，其特征在于，步骤2中，生成对抗网络的训练过程为：
a.参数的初始化：
设置学习率α；
设置限制范围参数c；
设置训练批处理大小m；
设置噪声样本的初始分布Pprior(z)；
设置训练判别模型的循环次...
【专利技术属性】
技术研发人员：惠维，王睿，杨钊，张银辉，赵鲲，袁曙晖，潘军，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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