一种基于大数据的通信质量监测和预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的通信质量监测和预警方法及系统，其包括：获取历史信号数据，并对获取到的历史信号数据进行预处理；获取历史信号数据的通信周期时间节点，基于网络数据的通信周期时间节点将预处理后的所述历史信号数据划分为多个周期信号数据集；计算出各周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各周期信号数据集的通信质量值；将各周期信号数据集的通信质量值输入到神经网络模型中进行训练并优化，得到通信质量值预测模型；通过通信质量值预测模型对最新信号数据进行预测，得到预测通信质量值；将预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较，判断是否进行预警提示

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的通信质量监测和预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及通信
，特别是涉及一种基于大数据的通信质量监测和预警方法及系统
。

技术介绍

[0002]当前，随着网络技术快速发展，网络通信逐渐成为人们生活当中不可或缺的内容，越来越多的人们习惯于使用网络进行通信
。
而在通信过程中，通信质量的好坏决定着人们交流通信的及时性和有效性
。
通过对通信质量进行的全面监测，能够及时的发现通信过程中发生的故障，及时对通信故障进行预警以及时采取处置措施来解决通信故障，让通讯系统能够良性运行
。
[0003]但是，通信网络产生的通信数据的数据量是庞大且复杂的，现有技术难以对其进行高效的数据处理和分析，这会导致数据处理的效率低下，从而无法及时发现和解决通信过程中发生的故障，并且在现有的一些技术中，只针对单项通信数据参数来研究和监控通信质量，会缺乏对通信质量问题的全面理解，从而无法做出有效的决策以及后续的优化策略
。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，包括：
[0005]获取历史信号数据，并对获取到的所述历史信号数据进行预处理；
[0006]获取所述历史信号数据的通信周期时间节点，基于网络数据的通信周期时间节点将预处理后的所述历史信号数据划分为多个周期信号数据集；
[0007]计算出各所述周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各所述周期信号数据集的通信质量值；
[0008]将各所述周期信号数据集的通信质量值输入到神经网络模型中进行训练并优化，得到通信质量值预测模型；
[0009]通过所述通信质量值预测模型对最新信号数据进行预测，得到预测通信质量值；
[0010]将所述预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较，判断是否进行预警提示
。
[0011]进一步的，对获取到的所述历史信号数据的预处理方式至少包括数据清洗
、
相关性分析
、
归一化处理中的一项
。
[0012]进一步的，各预设指标数据包括信号强度
、
信噪比
、
误码率
、
丢包率和延迟，但不限于以上预设指标数据
。
[0013]进一步的，所述计算出各所述周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各所述周期信号数据集的通信质量值，包括：
[0014]根据各预设指标数据和各预设指标数据对应的权重，确定各周期信号数据集的通信质量值
。
[0015]进一步的，各所述周期信号数据集的通信质量值的计算公式如下，
[0016][0017]其中，
A
为各所述周期信号数据集的通信质量值，
a
为各所述周期信号数据集的某一预设指标数据对应的权重，
S
为各所述周期信号数据集的某一预设指标数据，
n
为各所述周期信号数据集中有
n
个预设指标数据
。
[0018]进一步的，所述将各所述周期信号数据集的通信质量值输入到神经网络模型中进行训练并优化，得到通信质量值预测模型，包括：
[0019]将各所述周期信号数据集的通信质量值数据划分为训练集
、
验证集和测试集；
[0020]通过将训练集输入到神经网络模型中以对初始预测模型进行训练，并通过超参数调优对神经网络模型再进行优化；
[0021]通过将验证集和测试集输入到神经网络模型中以对优化后的初始预测模型进行验证和测试，直至神经网络模型满足预设的收敛条件；
[0022]将验证和测试后的神经网络模型进行部署，得到通信质量值预测模型
。
[0023]进一步的，所述将所述预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较，判断是否进行预警提示，包括：
[0024]计算各周期信号数据集的通信质量值的平均值，并将该平均值确定为预设预通信质量值；
[0025]将所述预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较；
[0026]若所述预测通信质量值超出预设预通信质量值，则判断当前网络通信质量良好，无需进行预警提示；
[0027]若所述预测通信质量值未超出预设预通信质量值，则判断当前网络通信质量不佳，需进行预警提示
。
[0028]本专利技术提供了一种基于大数据的通信质量监测和预警装置，包括：
[0029]获取模块，用于获取历史信号数据，并对获取到的所述历史信号数据进行预处理；
[0030]划分模块，用于获取所述历史信号数据的通信周期时间节点，基于网络数据的通信周期时间节点将预处理后的所述历史信号数据划分为多个周期信号数据集；
[0031]计算模块，用于计算出各所述周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各所述周期信号数据集的通信质量值；
[0032]预测模块，用于将各所述周期信号数据集的通信质量值输入到神经网络模型中进行训练并优化，得到通信质量值预测模型；
[0033]通过所述通信质量值预测模型对最新信号数据进行预测，得到预测通信质量值；
[0034]预警模块，用于将所述预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较，判断是否进行预警提示
。
[0035]本专利技术实施例一种基于大数据的通信质量监测和预警方法及系统与现有技术相比，其有益效果在于：
[0036]本专利技术通过采用大数据分析技术，能够对通信网络产生庞大且复杂的通信数据进行高效的数据处理和分析，从而能够及时发现通信过程中发生的故障，及时作出预警提示，
提高了通信质量监测的效率，并且通过全面的对通信数据中的指标进行监控，能够全面的理解通信质量的问题所在之处，为后续做出有效的决策以及对策略的优化
。
附图说明
[0037]图1是本专利技术实施例中一种基于大数据的通信质量监测和预警方法的流程示意图；
[0038]图2是本专利技术实施例中一种基于大数据的通信质量监测和预警装置的的组成示意图
。
具体实施方式
[0039]下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述
。
以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围
。
[0040]在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位
、
以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制
。
[0041]术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，其特征在于，包括：获取历史信号数据，并对获取到的所述历史信号数据进行预处理；获取所述历史信号数据的通信周期时间节点，基于网络数据的通信周期时间节点将预处理后的所述历史信号数据划分为多个周期信号数据集；计算出各所述周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各所述周期信号数据集的通信质量值；将各所述周期信号数据集的通信质量值输入到神经网络模型中进行训练并优化，得到通信质量值预测模型；通过所述通信质量值预测模型对最新信号数据进行预测，得到预测通信质量值；将所述预测通信质量值与预设预通信质量值进行比较，判断是否进行预警提示
。2.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，其特征在于，对获取到的所述历史信号数据的预处理方式至少包括数据清洗
、
相关性分析
、
归一化处理中的一项
。3.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，其特征在于，各预设指标数据包括信号强度
、
信噪比
、
误码率
、
丢包率和延迟，但不限于以上预设指标数据
。4.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，其特征在于，所述计算出各所述周期信号数据集中各预设指标数据，并根据各预设指标数据确定各所述周期信号数据集的通信质量值，包括：根据各预设指标数据和各预设指标数据对应的权重，确定各周期信号数据集的通信质量值
。5.
根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信质量监测和预警方法，其特征在于，各所述周期信号数据集的通信质量值的计算公式如下，其中，
A
为各所述周期信号数据集的通信质量值，
a
为各所述周期信号数据集的某一预设指标数据对应的权重，
S
为各所述周期信号数据集的某一预设指标数据，
n
为各所述周期信号数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：高峰，曹红雨，
申请(专利权)人：廊坊市珍圭谷科技有限公司，
类型：发明
国别省市：