(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210665052.5 (22)申请日 2022.06.13 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融街31号 (72)发明人 刘静　陈守益　吕巍　何德浩　 符利秀　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 王宁宁 (51)Int.Cl. H04L 41/0631(2022.01) G01D 21/02(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H04L 43/08(2022.01)H04L 43/0829(2022.01) (54)发明名称 一种通信网络故障预警方法、 装置、 设备及 介质 (57)摘要 本发明提供了一种通信网络故障预警方法、 装置、 设备及介质， 该方法中在确定满足故障预 警条件时， 获取当前进行预警的各预设故障参数 的值， 生成参数向量； 基于预先训练完成的MLP 模 型及该参数向量， 对采集该预设故障参数的值的 时刻之后的预设时间长度内基站发生故障的概 率进行预测， 从而能够提前对基站可能出现的故 障预测， 有助于提高故障处理的效率， 也有一定 的可能性来避免故障的发生， 且直观的输出故障 预警等级， 方便 了用户使用。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115037599 A 2022.09.09 CN 115037599 A 1.一种通信网络故障预警方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 在确定满足故障预警条件时， 获取当前进行预警的各预设故障参数的值， 其中所述预 设故障参数包括机房 温度， 传输网络性能指标， 机房电池剩余电量和设定时间长度内基站 出现故障的概 率， 其中传输网络性能指标为丢包率、 光衰率和误码率中的至少一个； 根据获取到的所述各预设故障参数的值， 生成参数向量， 将所述参数向量输入到预先 训练完成的多层感知器MLP模型中， 获取 所述MLP模型输出的故障预警概 率； 根据预先设置的故障预警等级阈值与故障预警概率的对应关系， 确定所述故障预警概 率对应的故障预警等级并输出。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据获取到的各预设故障参数的值， 生成参数向量之前， 所述方法还 包括： 针对各预设故障参数， 根据该预设故障参数对应的参数范围， 确定该预设故障参数的 值是否在该参数 范围内； 若各预设故障参数的值均在对应的参数范围内， 则进行后 续的根据获取到的各预设故 障参数的值， 生成参数向量的步骤。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述根据获取到的各预设故障参数的 值， 生成参数向量之前， 所述方法还 包括： 针对所述机房温度的值， 根据预设的温度最大值和最小值， 对所述机房温度的值进行 归一化； 针对所述机房电池剩余电量的值， 根据预设的 电量最大值和最小值， 对所述机房电池 剩余电量的值进行归一 化。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述MLP模型通过以下 方式训练： 获取训练数据样本集中的任一样本及该样本对应的是否发生网络故障的标识值， 所述 标识值根据该样 本采集时刻之后的预设时间段内是否发生 故障确定， 其中， 所述样本包括： 机房样本温度值， 传输网络性能样本指标值， 机房电池样本剩余电量值和设定时间长度内 基站出现故障的样本概 率值； 将该样本及该样本对应的标识值输入到原始MLP模型中， 获取所述原始MLP模型输出的 预估故障预警概 率； 根据所述预估故障预警概 率及所述标识值， 对所述原 始MLP模型中的参数进行调整。 5.一种通信网络故障预警装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于在确定满足故障预警条件时， 获取当前进行预警的各预设故障参数的 值， 其中所述预设故障参数包括机房温度， 传输网络性能指标， 机房电池剩余电量和设定时 间长度内基站出现故障的概率， 其中传输网络性能指标为丢包率、 光衰率和 误码率中的至 少一个； 确定模块， 用于根据获取到的所述各预设故障参数的值， 生成参数向量， 将所述参数向 量输入到预 先训练完成的多层感知器MLP模型中， 获取 所述MLP模型输出的故障预警概 率； 输出模块， 用于根据预先设置的故障预警等级阈值与故障预警概率的对应关系， 确定 所述故障预警概 率对应的故障预警等级并输出。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 所述确定模块， 具体用于针对各预设故障 参数， 根据该预设故障参数对应的参数范围， 确定该预设故障参数 的值是否在该参数范围权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115037599 A 2内； 若各预设故障参数 的值均在对应的参数范围内， 则进行后续的根据获取到的各预设故 障参数的值， 生成参数向量的步骤。 7.根据权利要求5或6所述的装置， 其特征在于， 所述确定模块， 具体用于针对所述机房 温度的值， 根据预设的温度最大值和最小值， 对所述机房温度的值进 行归一化； 针对所述机 房电池剩余电量的值， 根据预设的电量最大值和最小值， 对所述机房电池剩余电量的值进 行归一化。 8.根据权利要求5所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 训练模块， 用于获取训练数据样本集中的任一样本及该样本对应的是否发生网络故障 的标识值， 所述标识 值根据该样本采集时刻之后的预设时间段内是否发生 故障确定， 其中， 所述样本包括： 机房 样本温度值， 传输网络性能样本指标值， 机房电池样本剩余电量值和设 定时间长度内基站出现故障的样本概率值； 将该样本及该样本对应的标识值输入到原始 MLP模型中， 获取所述原始MLP模型输出的预估故障预警概率； 根据所述预估故障预警概率 及所述标识值， 对所述原 始MLP模型中的参数进行调整。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备至少包括处理器和存储器， 所述处理器用 于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求 1‑4中任一所述的一种通信网络故障 预警方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1 ‑4中任一所述的一种通信网络故障预警方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115037599 A 3