CN110677290A - 基于退火算法及神经网络模型的电力通信运维风险预警方法 - Google Patents

基于退火算法及神经网络模型的电力通信运维风险预警方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，包括以下步骤：(1)数据采集：采集用户数据和工参数据；(2)数据预处理：将步骤(1)中收集的用户数据和工参数据进行归一化处理，得到指标数据；(3)将归一化处理后的指标数据分为训练集和测试集进行分析处理并清洗得到数据结果；(4)选取若干条通道数据结果作为训练数据和测试数据；再采用退火算法改进的神经网络模型进行预测电力通信运维风险，从而获得电力通信运维风险预警信息。该方法根据电力通信网的风险因素，从网络、设备、站点、业务和环境多个角度建立指标体系并对其中的每个指标进行量化处理，从而给通信网风险评估提供预警。

Description

基于退火算法及神经网络模型的电力通信运维风险预警方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法。
背景技术
电力通信安全风险，是指确定在电力通信网管理中每一种资源缺失或遭到破坏对整个系统造成的严重损失，是对威胁、脆弱点以及由此带来的风险大小评估。
资产：指企业、机构直接赋予了价值并需要保护的东西。各种资产存在的弱点、面临的威胁、需要进行的保护和安全控制各不相同。
脆弱点：是指资产中能够被利用的弱点。弱点可以是硬件的，也可以是软件的。
威胁：是指可能对资产或组织造成损害事故的潜在原因。
风险：是指特定的威胁利用资产的一种或一组脆弱点，导致资产的丢失或损害的潜在可能性。
电力通信网中包含各种各样的通信设备、网络设备、机房组织在一起，构成了多技术、多层次的复杂网络结构，因而构建电力通信网的风险评估指标体系时需要考虑众多风险因素。根据电力通信网风险的概念，需要对电力通信网中资产、脆弱点、威胁和风险进行识别，同时挖掘风险点的影响因素，建立面向电力通信网风险指标体系。根据过往的一些研究成果，结合现有的数据和资料，考虑网络、设备、站点、业务和环境五个方面。
因此，有必要提供一种基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，从网络、设备、站点、业务和环境多个角度建立指标体系并对其中的每个指标进行量化处理，增加了数据预测的稳定性和准确性，为通信网风险评估提供一种解决方案。
发明内容
本发明要解决的技术问题是，提供一种基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，从网络、设备、站点、业务和环境多个角度建立指标体系并对其中的每个指标进行量化处理，增加了数据预测的稳定性和准确性，为通信网风险评估提供一种解决方案。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集用户数据和工参数据；
(2)数据预处理：将步骤(1)中收集的用户数据和工参数据进行归一化处理，得到指标数据；
(3)将归一化处理后的指标数据分为训练集和测试集进行分析处理并清洗得到数据结果；
(4)选取若干条通道数据结果作为训练数据和测试数据；再采用退火算法改进的神经网络模型进行预测电力通信运维风险，从而获得电力通信运维风险预警信息。
采用上述技术方案，本申请中基于电力通信业务风险模型的业务中所指的每个业务都会经过如图的一条最简化的物理链路，由机房中的设备和中间的一条光缆，与另一个机房中的设备组成一条物理链路，机房中可以有多个设备；
根据上述业务风险模型将风险因素进行分类，分成一级和二级两类指标，同时对指标的取值范围给出限制，电力通信网风险评估指标体系，如表1所示的。
表1电力通信网风险评估指标体系
Figure BDA0002216752120000021
上述指标是可能造成通信运维风险的因变量，为了衡量风险的大小，使用光缆的故障中断时长和设备的故障中断时长计算故障率，故障率的计算如下：
Figure BDA0002216752120000032
根据电力通信网的风险因素，从网络、设备、站点、业务和环境多个角度建立指标体系并对其中的每个指标进行量化处理；增加了数据预测的稳定性和准确性，基于指标体系，例如BP神经网络和退火算法优化的BP神经网络模型进行风险评估，最后基于真实数据，分测试集和训练集进行实验验证，为通信网风险预警也为通信网风险评估提供一种解决方案。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(4)中采用退火算法改进的神经网络模型的步骤包括：
S41优化函数选择BP神经网络的误差平方和，即error＝∑(Pi-Ri)2，其中Pi是预测值，Ri是实际值；定义优化问题的解释BP神经网络的权值W和阈值B；选择权值和阈值组成函数；
S42当温度较高时采用模拟退火算法对位移函数进行调整；
S43达到稳定状态后将优化后作为BP神经的初始权值和阀值，再进行标准的BP神经网络的训练。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤S42采用模拟退火算法对位移函数进行调整的具体步骤包括：
S421开始随机挑选单元k，设定一个随机的位移，求出系统因此而产生的能量变化ΔEk；
S422若ΔEk≤0，该位移可采纳，而变化后的系统状态可作为下次变化的起点；
若ΔEk>0，位移后的状态可采纳的概率为：
其中T为温度，然后从(0，1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数R，若R≤Pk，则将变化后的状态作为下次的起点；否则，将变化前的状态作为下次的起点；
S423循环步骤S421继续执行，直至达到平衡状态为止。
作为本发明的优选技术方案，所述BP神经网络模型包括选择站点到站点之间的一条通路作为基本单元，根据指标体系设定，输入层是网络指标、设备指标、站点指标、环境指标和业务指标；输出层是光缆故障率和设备故障率。
作为本发明的优选技术方案，该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法根据指标体系五个不同的方面，分别对衡量运维风险的光缆和设备故障时间进行预测，并在给定的数据基础上进行仿真实验验证。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(2)进行归一化处理时对于离散值变量，需将离散变最拆分成若干0,1变量。根据指标体系中的指标，可以看出变量的范围不仅仅是[0,1]之间，因此需要进行归一化。对于离散值变量，将离散变量拆分成若干0,1变量，例如业务承载方式，需要拆分成单通道、主备通道同路由、其他三个自变量，分别取值为0,1。
作为本发明的优选技术方案，所述步骤(4)中选取30条业务通道作为训练数据，选取10条业务通道作为测试数据。
作为本发明的优选技术方案，所述输入层与所述输出层之间包含有隐含层。
附图说明
下面结合附图进一步描述本发明的技术方案：
图1是本发明的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法中的电力通信业务风险模型；
图2是本发明的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法中的电力通信业务风险神经网络模型。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
实施例1：如图1～2所示，该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集用户数据和工参数据；
(2)数据预处理：将步骤(1)中收集的用户数据和工参数据进行归一化处理，得到指标数据；
所述步骤(2)进行归一化处理时对于离散值变量，需将离散变最拆分成若干0,1变量；
(3)将归一化处理后的指标数据分为训练集和测试集进行分析处理并清洗得到数据结果；
(4)选取若干条通道数据结果作为训练数据和测试数据；再采用退火算法改进的神经网络模型进行预测电力通信运维风险，从而获得电力通信运维风险预警信息；
所述步骤(4)中采用退火算法改进的神经网络模型的步骤包括：
S41优化函数选择BP神经网络的误差平方和，即error＝∑(Pi-Ri)2，其中Pi是预测值，Ri是实际值；定义优化问题的解释BP神经网络的权值W和阈值B；选择权值和阈值组成函数；
S42当温度较高时采用模拟退火算法对位移函数进行调整；
所述步骤S42采用模拟退火算法对位移函数进行调整的具体步骤包括：S421开始随机挑选单元k，设定一个随机的位移，求出系统因此而产生的能量变化ΔEk；
S422若ΔEk≤0，该位移可采纳，而变化后的系统状态可作为下次变化的起点；
若ΔEk>0，位移后的状态可采纳的概率为：
其中T为温度，然后从(0，1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数R，若R≤Pk，则将变化后的状态作为下次的起点；否则，将变化前的状态作为下次的起点；
S423循环步骤S421继续执行，直至达到平衡状态为止；
S43达到稳定状态后将优化后作为BP神经的初始权值和阀值，再进行标准的BP神经网络的训练。
所述BP神经网络模型包括选择站点到站点之间的一条通路作为基本单元，根据指标体系设定，输入层是网络指标、设备指标、站点指标、环境指标和业务指标；输出层是光缆故障率和设备故障率。
该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法根据指标体系五个不同的方面，分别对衡量运维风险的光缆和设备故障时间进行预测，并在给定的数据基础上进行仿真实验验证。
所述输入层与所述输出层之间包含有隐含层。
本申请中基于电力通信业务风险模型的业务中所指的每个业务都会经过如图的一条最简化的物理链路，由机房中的设备和中间的一条光缆，与另一个机房中的设备组成一条物理链路，机房中可以有多个设备。
实施例2：以某市电力公司通信数据作为样例，获取从2017年到2018年整年的数据，以月为单位，12个月为历史数据，预测未来设备故障情况。根据指标体系五个不同的方面，分别对衡量运维风险的光缆和设备故障时间进行预测，并在给定的数据基础上进行仿真实验验证。
该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集用户数据和工参数据；
(2)数据预处理：将步骤(1)中收集的用户数据和工参数据进行归一化处理，得到指标数据；
所述步骤(2)进行归一化处理时对于离散值变量，需将离散变最拆分成若干0,1变量；根据指标体系中的指标，可以看出变量的范围不仅仅是[0,1]之间，因此需要进行归一化；对于离散值变量，将离散变量拆分成若干0,1变量，例如业务承载方式，需要拆分成单通道、主备通道同路由、其他三个自变量，分别取值为0,1；考虑对训练结果进行纠正，采用预测值和专家打分值进行比较。同时将数据分为训练集和测试集两类数据进行实验分析；
(3)将归一化处理后的指标数据从中选择2018年的数据分成训练集和测试集进行处理，清洗并得到数据结果；
(4)选择其中30条业务通道作为训练数据，10条业务通道作为测试数据；再采用退火算法改进的神经网络模型进行预测电力通信运维风险，从而获得电力通信运维风险预警信息；
所述步骤(4)中采用退火算法改进的神经网络模型的步骤包括：
S41优化函数选择BP神经网络的误差平方和，即error＝∑(Pi-Ri)2，其中Pi是预测值，Ri是实际值；定义优化问题的解释BP神经网络的权值W和阈值B；选择权值和阈值组成函数；
S42当温度较高时采用模拟退火算法对位移函数进行调整；
所述步骤S42采用模拟退火算法对位移函数进行调整的具体步骤包括：
S421开始随机挑选单元k，设定一个随机的位移，求出系统因此而产生的能量变化ΔEk；
S422若ΔEk≤0，该位移可采纳，而变化后的系统状态可作为下次变化的起点；
若ΔEk>0，位移后的状态可采纳的概率为：
Figure BDA0002216752120000071
其中T为温度，然后从(0，1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数R，若R≤Pk，则将变化后的状态作为下次的起点；否则，将变化前的状态作为下次的起点；
S423循环步骤S421继续执行，直至达到平衡状态为止；
S43达到稳定状态后将优化后作为BP神经的初始权值和阀值，再进行标准的BP神经网络的训练。
对比普通神经网络模型和退火算法改进的神经网络模型两种不同的算法，实验结果如下表2：
表2电力通信网风险评估实验结果
Figure BDA0002216752120000072
根据实验数据计算，神经网络模型的平均误差为27％，退火算法改进的神经网络模型平均误差为9％，实验结果表明后者在预测模型上表现更优。
对于本领域的普通技术人员而言，具体实施例只是对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)数据采集：采集用户数据和工参数据；
(2)数据预处理：将步骤(1)中收集的用户数据和工参数据进行归一化处理，得到指标数据；
(3)将归一化处理后的指标数据分为训练集和测试集进行分析处理并清洗得到数据结果；
(4)选取若干条通道数据结果作为训练数据和测试数据；再采用退火算法改进的神经网络模型进行预测电力通信运维风险，从而获得电力通信运维风险预警信息。
2.根据权利要求1所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述步骤(4)中采用退火算法改进的神经网络模型的步骤包括：
S41优化函数选择BP神经网络的误差平方和，即error＝∑(Pi-Ri)2，其中Pi是预测值，Ri是实际值；定义优化问题的解释BP神经网络的权值W和阈值B；选择权值和阈值组成函数；
S42当温度较高时采用模拟退火算法对位移函数进行调整；
S43达到稳定状态后将优化后作为BP神经的初始权值和阀值，再进行标准的BP神经网络的训练。
3.根据权利要求2所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述步骤S42采用模拟退火算法对位移函数进行调整的具体步骤包括：
S421开始随机挑选单元k，设定一个随机的位移，求出系统因此而产生的能量变化ΔEk；
S422若ΔEk≤0，该位移可采纳，而变化后的系统状态可作为下次变化的起点；
若ΔEk>0，位移后的状态可采纳的概率为：
Figure FDA0002216752110000021
其中T为温度，然后从(0，1)区间均匀分布的随机数中挑选一个数R，若R≤Pk，则将变化后的状态作为下次的起点；否则，将变化前的状态作为下次的起点；S423循环步骤S421继续执行，直至达到平衡状态为止。
4.根据权利要求3所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述BP神经网络模型包括选择站点到站点之间的一条通路作为基本单元，根据指标体系设定，输入层是网络指标、设备指标、站点指标、环境指标和业务指标；输出层是光缆故障率和设备故障率。
5.根据权利要求3所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，该基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法根据指标体系五个不同的方面，分别对衡量运维风险的光缆和设备故障时间进行预测，并在给定的数据基础上进行仿真实验验证。
6.根据权利要求3所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述步骤(2)进行归一化处理时对于离散值变量，需将离散变最拆分成若干0,1变量。
7.根据权利要求6所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述步骤(4)中选取30条业务通道作为训练数据，选取10条业务通道作为测试数据。
8.根据权利要求4所述的基于退火算法改进的神经网络模型在电力通信运维风险预警中的应用方法，其特征在于，所述输入层与所述输出层之间包含有隐含层。
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