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    設備性能預測處理方法及裝置制造方法及圖紙

    技術編號:8242612 閱讀:193 留言:0更新日期:2013-01-24 23:36
    本發明專利技術涉及一種設備性能預測處理方法及裝置,其方法包括:定時從設備上采集歷史性能數據;對采集的歷史性能數據進行篩選;根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。本發明專利技術在采集電信設備歷史性能數據的基礎上,通過對歷史性能數據進行過濾,并采用典型的數據預測分析算法,分析計算出電信設備未來的性能趨勢以及具體的性能預警和性能越限時間點,從而為電信設備的后續維護處理提供重要指導和參考,提高了電信設備性能預測的實時與高效性,進一步提高了網管效率。

    【技術實現步驟摘要】
    設備性能預測處理方法及裝置
    本專利技術涉及電信網管
    ,尤其涉及一種用于電信設備性能指標的預測分析處理的方法及裝置。
    技術介紹
    目前,電信設備的性能是運營商重點關注的管理指標,電信網管對電信設備性能未來趨勢的分析與預測是網絡管理的重要工作。如何清晰、準確的利用現有性能數據對電信設備的未來性能趨勢進行預測,為電信設備的后續運營提供實用的指導信息,顯得尤為重要。現有的電信網管對于具體性能指標的性能預測,缺乏實用與高效的手段,無法為電信設備的后續維護處理提供重要指導和參考,從而降低了網管效率。
    技術實現思路
    本專利技術的主要目的在于提供一種設備性能預測處理方法及裝置,旨在提高電信設備性能預測的實用與高效性以及網管效率。為了達到上述目的,本專利技術提出一種設備性能預測處理方法,包括:定時從設備上采集歷史性能數據;對采集的歷史性能數據進行篩選;根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。優選地,所述根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢的步驟包括:采用多次曲線擬合插值算法對所述歷史性能數據進行分析,計算曲線參數;根據所述曲線參數及預設的性能預警門限及性能越限門限,計算設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。優選地,所述采集的歷史性能數據包括10~100個采樣點。優選地,所述對采集的歷史性能數據進行篩選的步驟包括:剔除采集的歷史性數據中的性能預警及性能越限告警的數據。優選地,所述對采集的歷史性能數據進行篩選的步驟還包括:從當前時間往前計數,直到計數值達到用戶要求的個數;或者從當前時間往前檢測計數,直到檢測點的性能值為性能預警或性能越限告警值。優選地,所述曲線擬合插值算法至少包括以下之一:最小二乘法及拉格朗日曲線擬合算法。優選地,該方法還包括:通過列表及圖形向用戶展示設備的性能預測趨勢。優選地,所述定時從設備上采集歷史性能數據的步驟之前還包括:設置所述性能預警門限及性能越限門限。本專利技術還提出一種設備性能預測處理裝置,包括:數據采集模塊,用于定時從設備上采集歷史性能數據;數據篩選模塊,用于對采集的歷史性能數據進行篩選;計算模塊,用于根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。優選地,所述計算模塊包括:曲線參數計算單元,用于采用多次曲線擬合插值算法對所述歷史性能數據進行分析,計算曲線參數;告警時間計算單元,用于根據所述曲線參數及預設的性能預警門限及性能越限門限,計算設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。優選地,該裝置還包括:預測結果展示模塊,用于通過列表及圖形向用戶展示設備的性能預測趨勢。優選地,該裝置還包括:設置模塊,用于設置所述性能預警門限及性能越限門限。本專利技術提出的一種設備性能預測處理方法及裝置,在采集電信設備歷史性能數據的基礎上,通過對歷史性能數據進行過濾,并采用典型的數據預測分析算法,分析計算出電信設備未來的性能趨勢以及具體的性能預警和性能越限時間點,從而為電信設備的后續維護處理提供重要指導和參考,提高了電信設備性能預測的實時與高效性,進一步提高了網管效率。附圖說明圖1是本專利技術設備性能預測處理方法一實施例流程示意圖;圖2是本專利技術設備性能預測處理方法一實施例中設備性能預測趨勢展現圖;圖3是本專利技術設備性能預測處理方法一實施例中根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢的流程示意圖;圖4是本專利技術設備性能預測處理方法另一實施例流程示意圖;圖5是本專利技術設備性能預測處理裝置一實施例結構示意圖;圖6是本專利技術設備性能預測處理裝置一實施例中計算模塊的結構示意圖;圖7是本專利技術設備性能預測處理裝置另一實施例結構示意圖。為了使本專利技術的技術方案更加清楚、明了,下面將結合附圖作進一步詳述。具體實施方式本專利技術實施例解決方案主要是:采集電信設備歷史性能數據,對歷史性能數據進行過濾,并采用典型的數據預測分析算法,分析計算出電信設備未來的性能趨勢以及具體的性能預警和性能越限時間點,為電信設備的后續維護處理提供重要指導和參考,提高電信設備性能預測的實時與高效性。如圖1所示,本專利技術一實施例提出一種設備性能預測處理方法,包括:步驟S101,定時從設備上采集歷史性能數據;為了對電信設備(以下簡稱設備)的性能進行實時的分析與預測,本實施例首先需要定時從設備上采集具體性能指標的歷史性能數據。具體地,根據當前電信設備的實際應用場景,可以采用15分鐘或24小時性能粒度,定時從設備上采集歷史性能數據,做為原始的采樣點數據,即每隔15分鐘或24小時采集一次數據,因此,該采樣點數據為對應某一時間點的性能值。為保證后續性能預測算法的準確性,應嚴格限制歷史性能數據的采樣點數量,必須保證采樣點數量在10~100個采樣點之間。步驟S102,對采集的歷史性能數據進行篩選;在采集到設備的歷史性能數據后,需要對采集的歷史性能數據進行篩選,對不符合要求的采樣點數據進行過濾,篩選過濾后的歷史性能數據作為后續分析計算進行性能預測的基礎數據。其中,篩選的原則是:如果歷史性能數據中有出現性能預警和性能越限告警的數據,則需要進行剔除。性能預警和性能越限告警的數據依據預先設定的性能預警門限及性能越限門限確定。同時,對于采集的歷史性能數據個數的篩選還可遵循以下原則:對于采集的一系列歷史性能數據,從當前時間往前計數,直到計數值達到用戶要求的個數;或者從當前時間往前檢測計數,直到檢測點的性能值為性能預警或性能越限告警值。步驟S103,根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。本步驟中,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算的過程為:采用多次曲線擬合插值算法進行分析,利用采集的歷史性能數據的時間點和性能值,計算出擬合曲線的具體參數。之后,根據計算出的曲線參數,結合預先設定的性能指標的預警門限和越限門限,對性能預警門限、性能越限門限進行反向求解,計算出設備具體發生性能預警和性能越限的時間點,并可預測設備的未來性能趨勢。其中,曲線擬合插值算法可以采用現有的較為成為的算法,比如:最小二乘法及拉格朗日曲線擬合算法等。若采用上述算法一直無法計算出設備具體的性能預警和性能越限的時間點,則計算結果為無期限,表明該設備的性能指標基本不會劣化。如圖2所示,圖2是本專利技術設備性能預測處理方法一實施例中設備性能預測趨勢展現圖。在圖2中,橫坐標為時間點,縱坐標為性能值,O點為原點,即當前時間。A點到O點之間的數據為歷史性能數據。B點為預警門限出現的時間點,其對應的性能值為性能預警門限,B-C之間的曲線表示越限預警門限段,可以采用黃色顯示;C點為性能越限出現的時間點,其對應的性能值為性能越限門限,C點之后的曲線表示性能越限門限段,可以采用紅色顯示。如圖3所示,步驟103包括:步驟1031,采用多次曲線擬合插值算法對歷史性能數據進行分析,本文檔來自技高網...
    設備性能預測處理方法及裝置

    【技術保護點】
    一種設備性能預測處理方法,其特征在于,包括:定時從設備上采集歷史性能數據;對采集的歷史性能數據進行篩選;根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。

    【技術特征摘要】
    1.一種設備性能預測處理方法,其特征在于,包括:定時從設備上采集歷史性能數據;對采集的歷史性能數據進行篩選,剔除采集的歷史性數據中的性能預警及性能越限告警的數據;根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢;所述對采集的歷史性能數據進行篩選,剔除采集的歷史性數據中的性能預警及性能越限告警的數據的步驟還包括:從當前時間往前計數,直到計數值達到用戶要求的個數;或者從當前時間往前檢測計數,直到檢測點的性能值為性能預警或性能越限告警值。2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據預設的性能預警門限及性能越限門限,對篩選后的歷史性能數據進行分析計算,得到設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢的步驟包括:采用多次曲線擬合插值算法對所述歷史性能數據進行分析,計算曲線參數;根據所述曲線參數及預設的性能預警門限及性能越限門限,計算設備出現性能預警及越限的時間點,并預測設備的未來性能趨勢。3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集的歷史性能數據包括10~100個采樣點。4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述曲線擬合插值算法至少包括以下之一:最小二乘法及拉格朗日曲線擬合算法。5.根據權利要求1-4中任一項所述的方法,其特征在于,還包括:通過列表...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:燕紅鎖
    申請(專利權)人:中興通訊股份有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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