本发明专利技术提供一种故障光缆预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过光缆分类模型实现对待预测光缆是否是故障光缆的预测，可以提高预测效率。光缆分类模型训练时采用的目标样本集通过利用初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，并利用目标不平衡率，调整初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量后得到，可以提高训练得到的光缆分类模型的分类准确性，进而提高故障光缆的预测准确率。进而提高故障光缆的预测准确率。进而提高故障光缆的预测准确率。
【技术实现步骤摘要】
故障光缆预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及光纤通信
，尤其涉及一种故障光缆预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着信息技术的不断发展，光纤通信技术在万物互联的信息时代应用越来越广泛。光缆网作为互联网的基础物理网络，对各种业务网络起着不可替代的支撑作用。确保光缆网的可靠运行，对各类信息的畅通传输重要保障。为此，进行故障光缆预测，即判断光缆是否是故障光缆至关重要。
[0003]现有技术中，在进行故障光缆预测时，通常采用光缆分类模型实现。该光缆分类模型在应用之前需要采用包含有故障光缆样本以及非故障光缆样本对应的参数特征的样本集进行训练。
[0004]但是由于光缆发生故障是小概率事件，这将导致样本集中故障光缆样本明显少于非故障光缆样本，这将导致样本集中不同类别的样本数量极不平衡，使训练得到的光缆分类模型的分类准确性降低，不利于对故障光缆的准确预测。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种故障光缆预测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的缺陷。
[0006]本专利技术提供一种故障光缆预测方法，包括：
[0007]获取待预测光缆的参数特征取值；
[0008]将所述待预测光缆的参数特征取值输入至光缆分类模型，得到所述光缆分类模型输出的所述待预测光缆是否为故障光缆的预测结果；
[0009]其中，所述光缆分类模型基于目标样本集训练得到；所述目标样本集通过如下过程得到：基于初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对所述初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，并基于所述目标不平衡率，调整所述初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量后得到；
[0010]所述类别标签包括故障标签或非故障标签，所述目标类别标签为所述故障标签，所述初始样本集中包含有所述光缆样本对应的参数特征取值，所述区分性参数特征是指用于区分携带有不同类别标签的光缆样本的参数特征。
[0011]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述方法还包括：
[0012]基于所述光缆样本对应的参数特征取值，构建各参数特征对应的特征向量，并确定所述光缆样本的标签向量；
[0013]采用Pearson检验方法，确定所述特征向量与所述标签向量之间的相关性；
[0014]基于所述相关性，从所述各参数特征中选取所述区分性参数特征。
[0015]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述基于所述相关性，从所述各参数
特征中选取所述区分性参数特征，包括：
[0016]对于任一参数特征，基于所述任一参数特征对应的特征向量与所述标签向量之间相关性，计算t分布的检验统计量；
[0017]若所述检验统计量小于预设阈值，则确定所述任一参数特征为所述区分性参数特征。
[0018]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述基于初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对所述初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，包括：
[0019]基于所述区分性参数特征的数量，确定惩罚项；
[0020]基于所述惩罚项，对所述样本不平衡率进行调整，得到所述目标不平衡率。
[0021]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述基于所述惩罚项，对所述样本不平衡率进行调整，得到所述目标不平衡率，包括：
[0022]计算所述样本不平衡率与所述惩罚项的差值，得到所述目标不平衡率。
[0023]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述基于所述目标不平衡率，调整所述初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量，包括：
[0024]基于所述目标不平衡率，计算所述初始样本集中携带有所述非故障标签的光缆样本的等效数量；
[0025]基于所述等效数量，确定调整后携带有所述故障标签的光缆样本的第二数量，并在所述初始样本集中增加所述第二数量的、携带有所述故障标签的光缆样本。
[0026]根据本专利技术提供的一种故障光缆预测方法，所述获取待预测光缆的参数特征取值，包括：
[0027]获取所述待预测光缆的非数值型参数特征信息；
[0028]将所述非数值型参数特征进行One
‑
Hot编码，得到所述非数值型参数特征信息对应的参数特征取值。
[0029]本专利技术还提供一种故障光缆预测装置，包括：
[0030]获取模块，用于获取待预测光缆的参数特征取值；
[0031]预测模块，用于将所述待预测光缆的参数特征取值输入至光缆分类模型，得到所述光缆分类模型输出的所述待预测光缆是否为故障光缆的预测结果；
[0032]其中，所述光缆分类模型基于目标样本集训练得到；所述目标样本集通过如下过程得到：基于初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对所述初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，并基于所述目标不平衡率，调整所述初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量后得到；
[0033]所述类别标签包括故障标签或非故障标签，所述目标类别标签为所述故障标签，所述初始样本集中包含有所述光缆样本对应的参数特征取值，所述区分性参数特征是指用于区分携带有不同类别标签的光缆样本的参数特征。
[0034]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的故障光缆预测方法。
[0035]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算
机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的故障光缆预测方法。
[0036]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的故障光缆预测方法。
[0037]本专利技术提供的故障光缆预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过光缆分类模型实现对待预测光缆是否是故障光缆的预测，可以提高预测效率。光缆分类模型训练时采用的目标样本集通过利用初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，并利用目标不平衡率，调整初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量后得到，可以提高训练得到的光缆分类模型的分类准确性，进而提高故障光缆的预测准确率。而且，引入目标不平衡率对第一数量进行调整，相比于直接通过初始样本集中不同类别标签的光缆样本的数量差异对第一数量进行调整的方案，增加的目标类别标签的光缆样本的数量更少，不仅可以减少平衡光缆样本所需的时间，还可以降低增加的光缆样本对光缆分类模型的性能的不利影响。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图，对于本领域普通技术人员来本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种故障光缆预测方法，其特征在于，包括：获取待预测光缆的参数特征取值；将所述待预测光缆的参数特征取值输入至光缆分类模型，得到所述光缆分类模型输出的所述待预测光缆是否为故障光缆的预测结果；其中，所述光缆分类模型基于目标样本集训练得到；所述目标样本集通过如下过程得到：基于初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对所述初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，并基于所述目标不平衡率，调整所述初始样本集中携带有目标类别标签的光缆样本的第一数量后得到；所述类别标签包括故障标签或非故障标签，所述目标类别标签为所述故障标签，所述初始样本集中包含有所述光缆样本对应的参数特征取值，所述区分性参数特征是指用于区分携带有不同类别标签的光缆样本的参数特征。2.根据权利要求1所述的故障光缆预测方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述光缆样本对应的参数特征取值，构建各参数特征对应的特征向量，并确定所述光缆样本的标签向量；采用Pearson检验方法，确定所述特征向量与所述标签向量之间的相关性；基于所述相关性，从所述各参数特征中选取所述区分性参数特征。3.根据权利要求2所述的故障光缆预测方法，其特征在于，所述基于所述相关性，从所述各参数特征中选取所述区分性参数特征，包括：对于任一参数特征，基于所述任一参数特征对应的特征向量与所述标签向量之间相关性，计算t分布的检验统计量；若所述检验统计量小于预设阈值，则确定所述任一参数特征为所述区分性参数特征。4.根据权利要求1所述的故障光缆预测方法，其特征在于，所述基于初始样本集中携带有类别标签的光缆样本之间的区分性参数特征的数量，对所述初始样本集的样本不平衡率进行调整，得到目标不平衡率，包括：基于所述区分性参数特征的数量，确定惩罚项；基于所述惩罚项，对所述样本不平衡率进行调整，得到所述目标不平衡率。5.根据权利要求4所述的故障光缆预测方法，其特征在于，所述基于所述惩罚项，对所述样本不平衡率进行调整，得到所述目标不平衡率，包括：计算所述样本不平衡率与所述惩罚项的差值，得到所述目标不平衡率。6...
【专利技术属性】
技术研发人员：任玲钰，
申请(专利权)人：中移系统集成有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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