[发明专利]一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法

说明书

本发明公开了一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，主要包括利用Wassertein生成对抗网络生成辅助日志文件和迁移源区域模型用于构建预测目标区域基站状态的模型两个部分。本发明采用的技术方案为：首先获取每个区域基站的日志文件，利用Wassertein生成对抗网络生成大量辅助基站日志文件。利用大量源区域基站的日志文件和少量目标区域基站文件生成分类模型，用于估计目标区域基站的性能。

技术领域

本发明属于机器学习领域，特别涉及一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法。

背景技术

通信基站是指通过移动通信交换中心，与移动电话终端之间进行信息传递的无线电收发信电台。移动通信基站的建设是我国移动通信网络的重要组成部分，基站设备异常会造成通信中断，计费错误，严重时甚至会因为设备过热引发火灾，造成重大的经济损失和信息网络瘫痪。因此，基站监控与检测成为基站维护的重要组成部分。然而，由于电信通信设备高度封装的特性，不同层次的设备难以估计其它设备的运行状态，基站在部署过程中引入了高度异构特性，进一步加剧了此问题。这两方面障碍导致电信运营商难以远程获取基站的实时状态信息。另一方面，电信基站在部署上存在覆盖广泛，部署极不均匀，部分基站常规维护可达性差的特性。这都使得通过专人现场收集数据的方式代价极高，时效性难以保障。

针对此类问题，一种常见的监控方式是通过国家电网的电力计量端口监测基站的电力消耗，推断基站的工作状态。此类工作主要有存在基于挖掘模板这种方式。挖掘模板的所有现有方法仅使用日志行的文本内容来挖掘模板。这种工作的第一个子类模板利用频繁项目集挖掘方法，其前提是通过对在大部分对数记录中挖掘合成词的集合进行操作，从而可以从时变参数中滤出打印语句中的不变词。

然而，用于模板挖掘的频繁项目集挖掘方法易受到坏的回忆或者根据支持阈值的产生的不良精度的影响。这样的作品的下一个子类别采用使用在第一阶段中挖掘的关键字的频率直方图来生成近似模板的一些机制，然后使用某种形式的基于文本的相似性度量进一步聚类出类似的近似模板。最后，采用迭代分割技术，递归分割日志行的集合，首先对于在一行中的字，后对于在不同位置的字，然后基于日志行中的字的关联的进行另一分割。但这种方法工作不切实际，因为假设参数仅包括单个字。

综上，现阶段方法的缺陷主要包括：

1、在数据挖掘方法中有对仪器以及文件数据的存在要求；

2、在数据挖掘中没有排除日志数据集隐含的错误和隐患从而无法正确获取信息；

3、现阶段方法没有利用日志数据集隐含的变量进行操作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，以解决上述问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种自适应的跨区域基站能耗模型迁移与补偿方法，包括以下步骤：

步骤1，电力日志文件的获取与预处理：提取来自源区域基站的用电日志文件和目标区域基站的用电日志文件，筛选出随时间变化的用电量数据；

步骤2，基于Wassertein生成对抗网络，其中Wassertein是一种衡量两种分布之间距离的方法，并对生成的对抗网络进行训练，对源区域基站用电日志文件集进行扩充，x表示一个日志文件，x_s表示源文件；

步骤3，迁移学习：基于大量有标记的源区域基站的日志文本数据和少量有标记的目标区域基站的日志文本数据，训练分类模型，使得该模型能够利用没有标记的目标区域基站日志文件数据进行分类，即判断基站的运行状态。

进一步的，步骤1中，具体包括：

1)首先使用Logstash适配器分别提取来自源区域基站的用电日志文件和目标区域基站的用电日志文件x_t表示目标文件；