CN106571934B - 一种基于回归分析的派单方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于回归分析的派单方法，包括：获取至少一种告警的历史恢复数据，每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值；基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；当任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。本发明实施例还公开了一种基于回归分析的派单装置。

Description

一种基于回归分析的派单方法和装置
技术领域
本发明涉及信息通信故障管理技术，尤其涉及一种基于回归分析的派单方法和装置。
背景技术
在集中化故障管理的具体实施过程中，故障从发生到通知维护人员处理再到消除，大致需要经历以下七个阶段：网络设备告警获取、告警关联、告警标准化处理、工单派发、维护人员处理故障、工单回复和工单质检。其中，工单派发策略的制定对于整个集中化故障管理过程有着重要的影响；考虑到大多数告警在很短的时间内会自动恢复，因此若是将派单时间点设置的过于靠后，可以减少故障工单的数量，然而也会使告警失去意义，无法发挥监控部门故障及时发现并通知一线的作用；若是将派单时间点设置的过于靠前，虽说能够及时派单，减少故障历时，但同时也会使得故障工单数量大幅度上升，从而导致花费大量人力、物力。
在现有的派单策略中，第一种派单策略为：可以依据经验、告警专业和告警级别而设置派单时间点，这种派单策略制定规则较为模糊；现有的派单策略中的第二种派单策略为：充分利用告警历史数据，根据某一时间段内的告警发生时间和恢复时间统计数据，分析出告警恢复所遵循的普遍规律，然后建立数学模型来计算每一种告警的最佳派单时间点；通常，告警恢复所遵循的普遍规律呈现为“潮涌”趋势，即在某个特点时间点之前的每个单位时间内告警恢复量很多，在某个特点时间点之后的每个单位时间内告警恢复量很少，这里，单位时间可以是一分钟、五分钟等，该特点时间点称为潮涌下落点。
下面对现有的派单策略中的第二种派单策略进行具体说明，对于每种告警数据，获取告警恢复百分比和恢复时间点的对应关系；图1为现有技术中告警恢复百分比随恢复时间点变化的统计直方示意图，如图1所示，横轴表示离散恢复时间点，纵轴表示告警恢复百分比，每个离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以该离散恢复时间点为终止点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警数据的告警数据次数的百分比。
在获取告警恢复百分比和恢复时间点的对应关系之后，根据以下公式计算出每个时间点的派单权重：
Kn＝(An-3-An)+(An-2-An)+(An-1-An)+(|An-An+1|)+(|An-An+2|)+(|An-An+3|)
其中，Kn表示n时刻的派单权重，n表示任意一个离散恢复时间点，An表示n时刻对应的告警恢复百分比；这里，A-2、A-1和A0均为0。在根据以上公式得出所有的Kn的值后，将使Kn的值最大的离散恢复时间点作为最佳派单时间点，这样，在最佳派单时间点前，告警大量自动恢复，在最佳派单时间点之后，告警恢复缓慢，需要人工接单处理，从而可以在减少派单量和缩短故障历时之间找到平衡点。
虽然现有的派单策略中的第二种派单策略可以在减少派单量和缩短故障历时之间找到平衡点，但是，该派单策略的计算每个时间点的派单权重公式中，均需要利用7个时间点对应的告警恢复百分比，且派单权重的计算公式是依据经验而设，并未进行准确性论证；另外，在该派单策略中，对于每一种告警，都需要计算所有离散恢复时间点的派单权重，在计算每个派单权重时，又需要利用附近多个离散时间点的告警恢复比作多次运算，导致消耗较多的时间资源。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种基于回归分析的派单方法和装置，不仅可以大量减少故障工单派发量，同时也能够使故障得到及时处理，从而提高告警管理能力。
本发明的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供了一种基于回归分析的派单方法，包括：
获取至少一种告警的历史恢复数据，每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值；基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；
针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；
将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；
当任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
上述方案中，所述针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线，包括：将每组拟合数据表示为一个二维坐标，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。
上述方案中，所述曲线拟合所采用的函数为指数函数、对数函数或幂函数。
上述方案中，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比。
上述方案中，在每种告警的多组拟合数据中，各个离散恢复时间点的数值是时间轴上均匀排列或非均匀排列的数值。
本发明实施例还提供了一种基于回归分析的派单装置，包括：获取模块、拟合模块、确定模块和派单模块；其中，
获取模块，用于获取至少一种告警的历史恢复数据，基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据；每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；
拟合模块，用于针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；
确定模块，用于将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；
派单模块，用于在任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
上述方案中，所述拟合模块，具体用于将每组拟合数据表示为一个二维坐标，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。
上述方案中，所述曲线拟合所采用的函数为指数函数、对数函数或幂函数。
上述方案中，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比。
上述方案中，在每种告警的多组拟合数据中，各个离散恢复时间点的数值是时间轴上均匀排列或非均匀排列的数值。
本发明实施例提供的一种基于回归分析的派单方法和装置，获取至少一种告警的历史恢复数据，基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据；针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；当任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。如此，将对应的一种告警的派单时间点设置在所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点，不仅可以大量减少故障工单派发量，同时也能够使故障得到及时处理，从而提高告警管理能力。
附图说明
图1为现有技术中告警恢复百分比随恢复时间点变化的统计直方示意图；
图2为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例的流程图；
图3为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例中进行曲线拟合前的散点图；
图4为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例中得出的拟合曲线的示意图；
图5为本发明基于回归分析的派单方法的第二实施例的流程图；
图6为本发明实施例基于回归分析的派单装置的组成结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
图2为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例的流程图，如图2所示，该方法包括：
步骤200：获取至少一种告警的历史恢复数据，每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值；基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值。
下面以一种告警的历史恢复数据进行说明，该种告警的告警次数为M，该种告警的拟合数据共有M组，M为大于1的自然数；也就是说，该种告警的M组拟合数据包括M个离散恢复时间点的数值和M个告警恢复百分比的数值，M个离散恢复时间点的数值和M个告警恢复百分比的数值形成一一对应的关系，每个离散恢复时间点的数值和相对应的告警恢复百分比的数值组成一组拟合数据。进一步地，该种告警的各组拟合数据中，M个离散恢复时间点的数值可以是时间轴上均匀排列的数值，也可以是时间轴上非均匀排列的数值，这里不做限制。
这里，每个告警恢复百分比为以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比；例如，单位时间为1分，M个离散恢复时间点的第3个离散恢复时间点为3分，则与第3个离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：第2分到第3分的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警数据的告警数据次数的百分比。
步骤201：针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线。
本步骤具体包括：将每组拟合数据表示为一个二维坐标，其中，离散恢复时间点的数值为横坐标，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值为纵坐标；之后，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。
这里，曲线拟合所采用的函数包括但不限于指数函数、对数函数、幂函数等。
下面通过一个具体例子来说明曲线拟合的过程。
将一种告警的各组拟合数据对应的二维坐标用散点图进行表示，图3为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例中进行曲线拟合前的散点图，如图3所示，横坐标表示恢复时间，纵坐标表告警恢复示百分比，每个圆圈代表一个二维坐标。
在得出散点图之后，采用幂函数进行曲线拟合，图4为本发明基于回归分析的派单方法的第一实施例中得出的拟合曲线的示意图，如图4所示，拟合曲线的数学表达式可以用下式进行表示：
y＝f(x)＝0.479x-1.793
其中，x为自变量，y表示因变量；这里，上述曲线拟合的可决系数R2为99.3％。
步骤202：将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点。
本步骤中，将恢复时间点为t时拟合曲线的斜率变化率表示为Kt，将使Kt的数值最大的t作为对应的一种告警的派单时间点。
这里，恢复时间点为t时拟合曲线的斜率变化率Kt可以用以下公式计算得出：
其中，t大于1，f′(t)表示恢复时间点为t时拟合曲线函数的导数值。
步骤203：当任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
由于拟合曲线是非线性的曲线，拟合曲线的斜率随着恢复时间的变化而发生变化，这样，若是将对应的一种告警的派单时间点设置在所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点，不仅可以大量减少故障工单派发量，同时也能够使故障得到及时处理，从而提高告警管理能力。
第二实施例
为了能更加体现本发明的目的，在本发明第一实施例的基础上，进行进一步的举例说明。
图5为本发明基于回归分析的派单方法的第二实施例的流程图，如图5所示，该流程包括：
步骤500：从历史告警数据库中获取至少一种告警的历史恢复数据。
这里，每种告警的历史恢复数据已在步骤200作出详细说明，这里不再重复。
步骤501：判断对应的一种告警的历史恢复数据是否满足设定条件，在不满足设定条件时，跳至步骤502，在满足设定条件时，跳至步骤503。
这里，设定条件为：对应的一种告警在设定时间内的告警次数超过设定门限，且对应的一种告警的多组拟合数据满足潮涌条件，具体地，对于对应的一种告警的多组拟合数据，从初始时刻开始的设定时间段内，如果告警恢复百分比随着恢复时间增大而逐渐减小，则说明对应的一种告警的多组拟合数据满足潮涌条件，否则，对应的一种告警的多组拟合数据不满足潮涌条件。
步骤502：依据每种告警对应的告警专业和告警级别，设置对应的一种告警的派单时间点；跳至步骤505。
这里，本步骤有多种现有的实现方式，这里不再重复。
步骤503～504与步骤201～202完全一致，这里不再重复。
步骤505：将各种告警的派单时间点存储在派单时间映射表中。
这里，派单时间映射表存储有每种告警的种类标识和对应的派单时间点。
步骤506：当网元产生一个告警时，基于产生的告警的种类，在所述派单时间映射表中找出对应的一种告警的派单时间点，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
进一步地，派单时间映射表可以进行定期更新或不定期更新，例如，每隔一个月对派单时间映射表进行一次更新；这里，可以按照步骤500至步骤505对派单时间映射表进行更新。
本发明基于回归分析的派单方法的实施例中，采用统计回归分析的方法得出拟合曲线的数学表达式，依据各个时间点对应的斜率，计算出各个斜率随时间点的变化情况，最终将斜率变化率最大的时间点作为对应的一种告警的派单时间点。
可以看出，在本发明基于回归分析的派单方法的实施例中，将现有技术中设置派单时间的离散方式建模改变为连续方式建模，提高了设置告警派单时间点的准确性，并且，与现有技术相比，能够减少设置告警的派单时间点时所耗费的运算时间。
下面通过实验对本发明设置派单时间点的效果进行说明，在该实验中，分别采用现有技术对某种告警的派单时间点进行设置，在现有技术中，依据告警专业和告警级别而经验性地设置派单时间点。在采用现有技术时，派单时间点设置为延时25分钟，派单时间点前告警恢复数占告警次数的百分比为97％，工单派发量为3张；在采用本发明时，派单时间点设置为延时3分钟，派单时间点前告警恢复数占告警次数的百分比为88％，单派发量为4张；由此可以看出，采用本发明的工单派发策略后，工单派发量仅仅多了一张，然而派单时延点却提前了22分钟，这就使得在控制工单量的基础上故障仍然能够及时通知的效果得到了充分体现。
第三实施例
针对本发明实施例的方法，本发明实施例还提出了一种基于回归分析的派单装置。
图6为本发明实施例基于回归分析的派单装置的组成结构示意图，如图6所示该装置包括获取模块600、拟合模块601、确定模块602和派单模块603；其中，
获取模块600，用于获取至少一种告警的历史恢复数据，基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据；每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；
拟合模块601，用于针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；
确定模块602，用于将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；
派单模块603，用于在任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
具体地，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比。
在每种告警的多组拟合数据中，各个离散恢复时间点的数值是时间轴上均匀排列或非均匀排列的数值。
所述拟合模块601，具体用于将每组拟合数据表示为一个二维坐标，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。所述曲线拟合所采用的函数为指数函数、对数函数或幂函数。
在实际应用中，所述获取模块600、拟合模块601、确定模块602和派单模块603均可由位于终端中的中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器(MicroProcessor Unit，MPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、或现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)等实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于回归分析的派单方法，其特征在于，所述方法包括：
获取至少一种告警的历史恢复数据，每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值；基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；
针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；其中，所述拟合曲线的斜率变化率Kt的计算公式为：其中，t表示恢复时间点，且大于1，f′(t)表示恢复时间点为t时拟合曲线函数的导数值；
将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；
当任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线，包括：将每组拟合数据表示为一个二维坐标，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述曲线拟合所采用的函数为指数函数、对数函数或幂函数。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在每种告警的多组拟合数据中，各个离散恢复时间点的数值是时间轴上均匀排列或非均匀排列的数值。
6.一种基于回归分析的派单装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、拟合模块、确定模块和派单模块；其中，
获取模块，用于获取至少一种告警的历史恢复数据，基于每种告警的历史恢复数据，得出对应的一种告警的多组拟合数据；每种告警的历史恢复数据包括对应的一种告警的多个告警的恢复时间的数值，每组拟合数据包括一个离散恢复时间点的数值和一个与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比的数值；
拟合模块，用于针对每种告警的各组拟合数据进行曲线拟合，得出拟合曲线；其中，所述拟合曲线的斜率变化率Kt的计算公式为：其中，t表示恢复时间点，且大于1，f′(t)表示恢复时间点为t时拟合曲线函数的导数值；
确定模块，用于将所述拟合曲线上斜率变化率最大的点对应的时间点作为对应的一种告警的派单时间点；
派单模块，用于在任意一个告警产生时，基于产生的告警的种类，按照对应的一种告警的派单时间点进行派单。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述拟合模块，具体用于将每组拟合数据表示为一个二维坐标，针对得出的各个二维坐标进行曲线拟合，得出拟合曲线。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述曲线拟合所采用的函数为指数函数、对数函数或幂函数。
9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，与所述离散恢复时间点对应的告警恢复百分比为：以相应的离散恢复时间点为终止时间点的单位时间内告警恢复数量占对应的一种告警的告警次数的百分比。
10.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，在每种告警的多组拟合数据中，各个离散恢复时间点的数值是时间轴上均匀排列或非均匀排列的数值。
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