[发明专利]特征网络数据的预测方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种特征网络数据的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一现网数据，所述第一现网数据包括运营域O域系统、业务域B域系统和管理域M域系统中与所述特征网络相关的数据；

整合第一现网数据的所有参数字段，获取所述特征网络的待测参数的特征参数，得到第二现网数据，所述第二现网数据包括特征参数和待测参数的值，所述待测参数包括速率、流量或者容量；

根据各个地区的特征网络的待测参数变化趋势将所有地区分为多个不同的标签组；

分别为每一个标签组的第二现网数据构建神经网络，并分别通过对应的神经网络为各个标签组进行特征网络的待测参数的预测。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述特征网络包括无源光纤网络PON口，所述特征网络的待测参数包括PON口速率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述整合第一现网数据的所有参数字段包括：

依据PON口IP和端口号将第一现网数据中各个数据的参数字段进行整合，其中，每一条数据为一个PON口预设周期内的数据。

4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，所述获取所述特征网络的待测参数的特征参数包括：

对整合后的第一现网数据的各个参数字段的出现概率和关联性进行计算，得到K个特征参数字段，K为正整数；

其中，所述特征参数字段对应的支持度大于或等于第一阈值，且所述特征参数字段对应的置信度大于或等于第二阈值，所述支持度用于指示参数字段出现的频率，所述置信度用于指示所述参数字段之间的关联规则。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据各个地区的特征网络的待测参数变化趋势将所有地区分为多个不同的标签组，包括：

分别构建各个地区的特征网络的待测参数的时间-待测参数曲线，并通过曲线拟合配对方法聚类出时间-待测参数曲线具有相似趋势的地区特征网络；

将特征网络的待测参数的时间-待测参数曲线具有相似趋势的地区设定为同一标签组。

6.根据权利要求5所述的预测方法，其特征在于，所述曲线拟合配对方法包括：

令A地区-B地区的最佳路径表示为x()

计算x(1,1)＝y(1,1)公式1

计算第一列x(1,j)＝x(1,j-1)+y(1,j)公式2

计算第一行x(i,1)＝x(i-1,1)+y(i,1)公式3

x(i,2)＝ min(x(i,1),x(i-1,1),x(i-1,2))+y(i,2)            公式4

从左到右计算：

x(i,j)＝ min(x(i-1,j)+x(i,j-1)+x(i-1,j-1)) +y(i,j)         公式5

其中，i≥2，j≥2，A地区的时间-待测参数曲线为A(A₁、A₂、A₃…)，B地区的时间-待测参数曲线为B(B₁、B₂、B₃…)，y(i,j)＝|A_j-B_i|；

回溯x(n,m)-x(1,1)的最佳路径；

通过以下公式(6)计算最佳路径的计算值为：

其中分子中的为路径涉及到的点与点之间的距离累加值，k为A、B两个序列的总点数-1；

将曲线两两比较，并将最佳路径的计算值小于等于第三阈值的曲线判定为相似曲线，并将相似的曲线打上相同的标签算为一个标签组。

7.根据权利要求6所述的预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将不同标签组中具有同一个地区的多个标签组合并为一个标签组。