【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备数据监管，具体为一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法及系统。
技术介绍
1、通信传输设备是现代社会不可或缺的一部分，它们支持了广泛的通信服务，包括互联网访问、移动通信、固定电话通话以及数据传输。这些设备构成了全球通信网络的基础，对于社会、商业和个人活动至关重要。随着数字化社会的不断发展，用户对通信服务的性能和效率提出了越来越高的要求。无论是实时的视频通话、大规模数据传输还是物联网应用，通信传输设备必须能够提供可靠、高质量的连接，这就要求设备在不同网络条件下能够实现最佳性能。
2、现有的通信传输设备数据监管方法虽然有一定效果，但仍存在不足之处，现有的方法往往采用固定的监管策略，无法根据网络状态的变化进行灵活调整，这导致监管策略不适应不同网络环境的需求，无法实现最佳的监管效果；且对于网络状态的评估往往是根据网络状态有关的数据进行综合分析，在计算出相应的评估数值后，在实际的应用分析中缺少进一步的判断评估的合理性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，包括以下步骤：
4、s100.收集通信传输设备的历史数据，将采集到的历史数据存储到数据库中；将存储后的历史数据进行分析，得到与通信传输设备性能相关的特征数据；
5、s200.
6、s300.获取实时数据并计算当前通信传输设备所处的网络状态条件指数，计算当前网络状态条件指数的通信传输设备性能评分，将对应网络状态条件指数下的评分区间与当前网络状态条件指数的通信传输设备性能评分进行比对；
7、s400.获取步骤s300的分析结果，若当前网络状态条件指数的通信传输设备性能评分属于评分区间，则进一步对通信传输设备性能评分所属区间进行检验分析；若网络状态条件指数下的通信传输设备性能评分不属于评分区间，则获取步骤s200对应网络状态条件指数下的调整过程，根据调整过程进行相应的数据调整。
8、进一步的，步骤s100包括：
9、s101.收集通信传输设备的历史数据，并对历史数据进行清理和预处理，再按照时间顺序对历史数据进行存储；所述历史数据包括传输性能数据、设备状态数据以及配置参数数据；
10、s102.从历史数据中提取出与通信传输设备性能相关的指标，这些指标可以是传输速率、延迟、丢包率等传输性能指标，也可以是设备状态数据中的负载、资源利用率等指标，对提取的性能指标进行相关性分析，具体的计算公式为：
11、
12、其中xi和yi分别表示历史数据中的两个不同指标值，和分别表示指标的均值，n表示历史数据样本数量；
13、s103.根据相关性分析的计算结果，选择计算结果绝对值等于1的两个性能指标，从而得到与通信传输设备性能相关的特征数据。通过选择计算结果绝对值等于1的两个性能指标作为与通信传输设备性能相关的特征数据，可以确保特征数据与设备性能之间的强相关性，简化特征选择过程，并提供更具解释性的信息，从而为通信传输设备的数据监管和优化提供有益效果。
14、进一步的，步骤s200包括：
15、s201.获取每个特征数据的标准阈值区间q＝[min，max]，其中min和max分别表示标准阈值区间的最小值和最大值；根据历史数据，得到每个特征数据集合at，即at＝{a1，a2，…，am}，其中ai表示第t个特征数据的第i个数据值，且i≤m，m为特征数据值的个数，t为特征数据的种类；
16、s202.针对每个特征数据集合，都在选定时间段内进行平均值μ和标准差σ的计算；将平均值与对应的标准阈值区间进行偏离计算，即偏离程度d＝(|μ-min|+|μ-max|)/(max-min)；选择偏离程度d≤d且标准差σ≤a的特征数据，其中d和a分别表示偏离程度和标准差的最小值，将满足上述条件的特征数据作为通信传输设备性能达到最优状态时的特征数据，转到步骤s203；其中选定时间段通过分析得出，计算偏离程度可以反映特征数据的分布在标准阈值区间的合理范围之内，说明通信传输设备运行状态良好；那么选择偏离程度d≤d且标准差o≤a的特征数据，就可以保证通信传输设备性能为最优状态，其中d和a的取值则需要通过大量的数据分析得到；
17、s203.根据步骤s202选取的特征数据，分别获取每个特征数据对应的时间段，根据时间段计算所有特征数据所处的网络状态条件指数，计算网络状态条件指数对应的通信传输设备的性能评分s，从而得到评分区间，且s＝w1x1+w2x2+…+wtxt，其中wj表示第j个特征数据的相关性的平均值，xj表示第j个特征数据在选定时间段内的平均值；通过上述计算即可得到在不同网络状态条件指数下使通信传输设备性能达到最优状态时的评分区间；并通过配置参数数据得到通信传输设备达到最优状态时的调整过程，将调整过程进行存储。
18、上述评分区间的具体计算过程为：由于根据时间段获取所有的特征数据所处的网络状态条件，会出现在不同时间段所处的网络状态条件相同的情况，即相同的网络状态条件计算出的性能评分s的值会不同，因此获取所有相同的网络状态条件指数下的性能评分s，计算平均值μ_s和标准差σ_s，而评分区间为[μ_s-ασ_s，μ_s+ασ_s]，其中α为系数。
19、进一步的，步骤s203中的网络状态条件包括连接可靠性和拥塞程度，具体的网络状态条件指数的方法如下：
20、对于连接可靠性，通过通信传输设备的日志记录获取选定周期内的连接中断事件的频率p和持续时间t1，计算连接可靠性指数l，具体公式为：其中表示选定周期内的连接中断事件频率的平均值，p_max和p_min分别表示选定周期内的连接中断事件频率的最大值和最小值，表示选定周期内的连接中断事件持续时间的平均值，t1_max和t1_min分别表示选定周期内的连接中断事件持续时间的最大值和最小值，pq表示第q个中断事件的频率，t1q表示第q个连接中断事件的持续时间，n表示选定周期内的连接中断的事件数，且q≤n；
21、对于拥塞程度，通过通信传输设备的日志记录获取选定周期内的拥塞事件的频率f和持续时间t2，计算拥塞程度指数c，具体公式为：其中表示选定周期内的拥塞事件频率的平均值，f_max和f_min分别表示选定周期内的拥塞事件频率的最大值和最小值，t2表示选定周期内的拥塞事件持续时间的平均值，t2_max和t2_min分别表示选定周期内的拥塞事件持续时间的最大值和最小值，fx表示第x个拥塞事件的频率，t2x表示第x个拥塞事件的持续时间，m表示选定周期内的拥塞事件的事件数，且x≤m；
22、计算网络状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤S100包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤S200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤S203中的网络状态条件包括连接可靠性和拥塞程度，具体的网络状态条件指数的方法如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤S300包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤S400包括：
7.一种基于大数据的通信传输设备数据监管系统，其特征在于：所述系统包括：数据收集模块、数据分析模块、评分计算模块、实时监测模块以及数据调整模块；
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管系统，其特征在于：所述数据收集模块包括数据
9.根据权利要求7所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管系统，其特征在于：所述实时监测模块包括实时数据获取单元、网络状态识别单元、性能评分计算单元以及评分区间比对单元；
10.根据权利要求7所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管系统及，其特征在于：所述数据调整模块包括比对结果获取单元、区间检验分析单元、数据调整单元、调整后评分计算单元以及预警信号输出单元；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤s100包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤s200包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤s203中的网络状态条件包括连接可靠性和拥塞程度，具体的网络状态条件指数的方法如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤s300包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的通信传输设备数据监管方法，其特征在于：所述步骤s400包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：王东辉，夏娟，唐森，支小飞，张锐，张利君，刘欢庆，王书超，崔山林，徐广耀，王昆鹏，
申请(专利权)人：北京诚公管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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