【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障处理时长预测领域，具体涉及到一种网络故障处理时长的预测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在通信运营商的网络故障处理工单流程中，多方面的因素均对故障节点处理时长有影响，根据故障节点信息对故障处理时长进行预测，找出故障处理超时的瓶颈点，为运营人员处理网络故障提供参考十分重要。
2、现有技术中，通过排序统计对处理故障节点的单一因素进行分析，为运营人员处理网络故障提供参考。
3、然而，这种简单的排序统计方法难以定位出影响故障处理时长的主要特征，无法定量分析影响处理时长的特征重要性，也无法根据新来的故障处理工单预测节点处理时长。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种网络故障处理时长的预测方法、装置、设备及介质，用以分析影响故障节点处理时长的主要影响特征，预测故障节点的故障处理时长。
2、第一方面，本申请实施例提供一种网络故障处理时长的预测方法，包括：
3、获取故障节点对应的故障数据；
4、将所述故障数据输入至故障处理时...
【技术保护点】
1.一种网络故障处理时长的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取故障节点对应的故障数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障节点数据包括：历史故障数据以及历史故障处理时长，其中，故障数据包括：多种类型的故障参数，所述对多组故障节点数据进行数据处理，得到每组故障节点数据对应的历史数字数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多组历史数字数据，对梯度提升树模型进行训练处理，得到所述故障处理时长预测模型，包括：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种网络故障处理时长的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取故障节点对应的故障数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述故障节点数据包括：历史故障数据以及历史故障处理时长，其中，故障数据包括：多种类型的故障参数，所述对多组故障节点数据进行数据处理，得到每组故障节点数据对应的历史数字数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多组历史数字数据，对梯度提升树模型进行训练处理，得到所述故障处理时长预测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述参数范围对训练完成后的梯度提升树模型的模型参数进行优化处理，得到所述故障处理时...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨怀宁，罗贤魁，冉萌，陈斌，蔡超，赵越，张明佳，张峰，秦小飞，郑志远，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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