[发明专利]一种雷达故障的预测方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910867357.2 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN112488142A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 邓博 | 申请（专利权）人： | 中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01S7/40 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 王姗姗;张颖玲 |
| 地址： | 215163 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 雷达 故障 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种雷达故障的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
基于随机森林算法，从雷达设备的历史数据中选取关键特征数据；
基于所述关键特征数据，训练得到雷达故障预测模型；
基于所述雷达故障预测模型进行雷达故障预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于随机森林算法，从雷达设备的历史数据中选择关键特征数据，包括：
对所述雷达设备的历史数据进行预处理；
基于所述随机森林算法，从经过预处理之后的历史数据中选取关键特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述雷达设备的历史数据包括：雷达告警数据、状态数据和故障维修历史数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述雷达设备的历史数据进行预处理，包括：
将所述雷达告警数据、所述状态数据和所述故障维修历史数据进行关联，形成宽表；
基于设定的数据预处理技术，对所述宽表中的数据进行预处理。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述随机森林算法，从经过预处理之后的历史数据中选取关键特征数据，包括：
基于所述随机森林算法，对预处理之后的历史数据进行评分，得到评分结果；
根据所述评分结果，从经过预处理之后的历史数据中选取关键特征数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关键特征数据，训练得到雷达故障预测模型，包括：
基于所述关键特征数据，得到对应的时间序列；
基于所述时间序列，训练得到雷达故障预测模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述时间序列，训练得到雷达故障预测模型，包括：
基于所述时间序列训练LSTM模型，得到雷达故障预测模型。
8.一种雷达故障的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
选取单元，用于基于随机森林算法，从雷达设备的历史数据中选取关键特征数据；
模型训练单元，用于基于所述关键特征数据，训练得到雷达故障预测模型；
故障预测单元，用于基于所述雷达故障预测模型进行雷达故障预测。
9.一种雷达故障的预测装置，其特征在于，所述雷达故障的预测装置至少包括：处理器和用于存储能够在所述处理器上运行的可执行指令的存储器，其中：
处理器用于运行所述可执行指令时，所述可执行指令执行上述权利要求1至7任一项提供的雷达故障的预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现上述权利要求1至7任一项提供的雷达故障的预测方法。
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