(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 202211229559.2 (22)申请日 2022.10.08 (71)申请人 浪潮通信 信息系统有限公司 地址 250100 山东省济南市高新区浪潮路 1036号浪潮科技园S0 6号楼 (72)发明人 张南岳　 (74)专利代理 机构 济南信达专利事务所有限公 司 37100 专利代理师 孙园园 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 基于灰色关联分析的网络智能运维方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了基于灰色关联分析的网络智 能运维方法及系统， 属于网络运营性能分析技术 领域， 本发 明要解决的技术问题 为如何利用灰色 关联分析使得网络自制运维过程中问题定位和 处理过程最大化的趋于效率和准确， 采用的技术 方案为： 该方法具体如下： 智能数据均值化处理： 对不同时间维度空间维度数据按参考数列的维 度梳理， 控制数据精度； 无量纲化处理： 求单一比 较数列的最大差和最小差， 得到待分析数据， 即 求出关联系数； 获取关联度： 加入分别系数变量 计算关联度； 获取权重劣质化指标： 按权重有限 级定界和问题派单， 利用各参数权重自动分析结 论， 进而更精准的指导问题解决过程。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115511338 A 2022.12.23 CN 115511338 A 1.一种基于灰色 关联分析的网络智能运维方法， 其特 征在于， 该 方法具体如下： 智能数据均值化处理： 对不同时间维度空间维度数据按参考数列的维度梳理， 控制数 据精度； 无量纲化处理： 求单一比较数列的最大差和最小差， 得到待分析数据， 即求出关联系 数； 获取关联度： 加入分别系数变量计算关联度； 获取权重劣质化指标： 按权重有限级定界和问题派单， 利用各参数权重自动分析结论， 进而更精准的指导问题解决过程。 2.根据权利要求1所述的基于灰色关联分析的网络智能运维方法， 其特征在于， 智能数 据均值化处理具体如下： 选定“小区上网不稳定用户比率 ”指标为参考数列， 选定 “无线接通率、 切换成功率及 TCP下行重传率 ”为3个比较数列， 进行 数据均值 化处理， 公式如下： ζ X0＝∑X0 /n； ζ X1＝∑X1/n； ζ X2＝∑X2/n； ζ X3＝∑X3 /n； 其中， X0表示网络问题分析目标， 以参数列指标的实际数据作为分析目标； X1、 X2及X3 分别表示比较数列； n表示 参数数量， 和比较数列数量保存一 致。 3.根据权利要求1或2所述的基于灰色关联分析的网络智能运维方法， 其特征在于， 无 量纲化处 理具体如下： 将每个参数进行对比数列均值的处理， 屏蔽掉不同系统中各因素的物 理意义不同导致 数据的量纲差异， 公式如下： ζ Xin＝Xi/ζ X0； 其中， i＝0,1,...,n。 4.根据权利要求3所述的基于灰色关联分析的网络智能运维方法， 其特征在于， 获取关 联度具体如下： 逐个计算每个被评价对象指标序列 与参考序列对应元 素的绝对差值， 公式如下： Δi(k)＝|XOi ‑X1i|； 确定单列最小值mix(k)， 单列最大值max(k)； 其中， k ＝1,2,...,n； 计算关联系数： 分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数， (综合最小值 +分辨系数ρ *综合 最大值)/(Δi(k)+分辨系数ρ *综合 最大值)， 公式如下： ζ i(k)＝mi n(i)min(k)Δi(k)+ρ max(i)max(k)Δi(k)/ Δi(k)+ρ max(i)max(k)Δi(k)； 其中， ρ 为分辨系数， 0 <ρ <1； 若ρ 越小， 关联系数间差异越大， 区分能力越强； 计算关联度： 各比较序列分别计算其各指标与参考序列对应元素的关联系数的均值， 以反映各评价对象与参 考序列的关联关系， 并称其 为关联序， 公式如下： ri＝ζ i(k)/k。 5.根据权利要求4所述的基于灰色关联分析的网络智能运维方法， 其特征在于， 获取权 重劣质化指标 具体如下： 自动比较关联度对象ri的关联序， 得出分析结果得到灰色关联度进行排序,推送问题权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115511338 A 2派单。 6.一种基于灰色 关联分析的网络智能运维系统， 其特 征在于， 该系统包括， 专业指标采集模块， 用于实现对接入基站和数通信息、 承载网信 息、 核心业务和存储信 息、 各专业KPI指标信息、 各专业KQI指标的标签信息、 版本信息、 性能及告警信息的持久化 的管理； 网络质量分析模块， 用于对ToC,ToH及ToB业务发生质差和故障时， 通过网络智能运维 定界功能实现端到端拓扑相关的全专业采集指标的定界及定位分析， 精准的输出关联度最 高的质差和故障专业指标分析 结果； 劣化问题派单模块， 用于将质量分析结果进行运维派单， 跟踪各专业对应工单进行问 题处理结果。 7.根据权利要求6所述的基于灰色关联分析的网络智能运维系统， 其特征在于， 所述网 络质量分析模块包括， 智能数据均值化处理子模块， 用于对不同时间维度空间维度数据按参考数列的维度梳 理， 控制数据精度； 无量纲化处理子模块， 用于求单一比较数列的最大差和最小差， 得到待分析数据， 即求 出关联系数； 关联度获取子模块， 用于加入分别系数变量计算关联度。 8.根据权利要求7所述的基于灰色关联分析的网络智能运维系统， 其特征在于， 所述智 能数据均值 化处理子模块工作过程具体如下： 选定“小区上网不稳定用户比率 ”指标为参考数列， 选定 “无线接通率、 切换成功率及 TCP下行重传率 ”为3个比较数列， 进行 数据均值 化处理， 公式如下： ζ X0＝∑X0 /n； ζ X1＝∑X1/n； ζ X2＝∑X2/n； ζ X3＝∑X3 /n； 其中， X0表示网络问题分析目标， 以参数列指标的实际数据作为分析目标； X1、 X2及X3 分别表示比较数列； n表示 参数数量， 和比较数列数量保存一 致； 所述无量纲化处 理子模块的工作过程具体如下： 将每个参数进行对比数列均值的处理， 屏蔽掉不同系统中各因素的物 理意义不同导致 数据的量纲差异， 公式如下： ζ Xin＝Xi/ζ X0； 其中， i＝0,1,...,n； 所述关联度获取子模块的工作过程具体如下： (1)、 逐个 计算每个被评价对象指标序列 与参考序列对应元 素的绝对差值， 公式如下： Δi(k)＝|XOi ‑X1i|； (2)、 确定单列最小值mix(k)， 单列最大值max(k)； 其中， k ＝1,2,...,n； (3)、 计算关联系数： 分别计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数， (综合最 小值+分辨系数ρ *综合 最大值)/(Δi(k)+分辨系数ρ *综合 最大值)， 公式如下： ζ i(k)＝mi n(i)min(k)Δi(k)+ρ max(i)max(k)Δi(k)/ Δi(k)+ρ max(i)max(k)Δi(k)；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115511338 A 3