本发明涉及数据管理领域，具体为一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法及系统。
背景技术：
1、随着无线通信技术的快速发展，通信基站在无线通信网络中起着越来越关键的作用，因此通信基站的规模也在不断扩大，带来通信便利的同时，也提高了通信基站的管理和检测的难度。
2、现有技术中，通信基站往往安装设备厂家提供的通信基站管理系统，通过传感器采集运行数据上传至云平台进行监管，然而其中很多信息的反馈和维护还需通过人工实现，既增加了人工成本，也无法分析异常情况出现的原因，无法为异常情况提供快速有效的帮助，难以实现通信基站的现代化、智能化监管。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、为解决背景技术中的不足，本发明提出了一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法及系统，通过实时通信基站运行数据集判定通信基站的实时运行状态，当出现异常运行状态时，将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集进行匹配，根据匹配结果反馈异常运行状态类别寻找最优解决方案，进行调控和检修，实现通信基站的安全监管。
3、(二)技术方案
4、一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，所述方法包括以下步骤：
5、s1、收集历史数据中的异常运行状态数据，采用凝聚层次聚类算法对所述异常运行状态数据进行聚类，根据聚类后得到的各类异常运行状态数据蔟，建立异常运行状态类别集；
6、s2、设定通信基站运行数据类别集，实时采集所述通信基站运行数据类别集中各个通信基站运行数据类别的通信基站运行数据，得到实时通信基站运行数据集；
7、s3、将实时通信基站运行数据集反馈至通信基站运行状态监控单元，判定通信基站的实时运行状态；
8、s4、当通信基站的实时运行状态判定结果为异常运行状态时，将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别一一进行匹配，将匹配结果反馈至通信基站运行状态管理单元并发出警报；
9、s5、通信基站运行状态管理单元根据匹配结果寻找最优解决方案；
10、s6、运维人员根据最优解决方案向通信基站异常运行状态处理单元发出相应操作指令。
11、通过对收集的异常运行状态数据进行聚类，建立异常运行状态类别集，确保了获取数据的全面性和准确性；通过分析采集到的实时通信基站运行数据的数值大小判断是否处于对应通信基站正常状态运行数据范围区间中，判定通信基站的实时运行状态，保证了判定结果的可靠性；将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集进行匹配，根据匹配结果反馈相应的异常运行状态类别，实现异常运行状态类别的判定；运维人员根据最优解决方案采取相应操作指令对通信基站内的设备进行调控，并根据警报是否解除，判断是否进行下一步操作，在避免人力资源不必要消耗的同时，实现通信基站的安全监管。
12、优选的，收集历史数据中的异常运行状态数据，采用凝聚层次聚类算法对所述异常运行状态数据进行聚类，根据聚类后得到的各类异常运行状态数据蔟，建立异常运行状态类别集的具体步骤如下：
13、s11、收集历史数据中的异常运行状态数据，将每个异常运行状态数据当成一个蔟，计算蔟与蔟之间的欧式距离，得到一个距离矩阵；
14、s12、从所述距离矩阵中找到欧式距离最近的两个蔟合并成一个新的蔟，计算新蔟与其他蔟之间的欧式距离；
15、s13、重复s11和s12，直至聚类后得到的每个蔟之间的欧式距离大于设定的欧式距离阈值，则停止聚类，根据聚类后得到的各类异常运行状态数据蔟建立异常运行状态类别集a＝(a1,a2,…,ai,…,ak)，其中，ai表示第i个异常运行状态类别，k表示异常运行状态类别的总个数。
16、通过凝聚层次聚类算法对收集的异常运行状态数据进行聚类，建立异常运行状态类别集，确保了获取数据的全面性和准确性，为后续匹配过程提供数据基础。
17、优选的，设定通信基站运行数据类别集，实时采集所述通信基站运行数据类别集中各个通信基站运行数据类别的通信基站运行数据，得到实时通信基站运行数据集的具体步骤如下：
18、s21、设定通信基站运行数据类别集b＝(b1,b2,...,bi,...,bl)，其中，bi表示第i个通信基站运行数据类别，l表示通信基站运行数据类别的总个数；
19、s22、通过数据采集装置实时采集所述通信基站运行数据类别集b＝(b1,b2,...,bi,…,bl)中各个通信基站运行数据类别的通信基站运行数据，得到实时通信基站运行数据集b'＝(b'1,b'2,…,b'i,…,b'l)，其中，b'i表示第i个通信基站运行数据类别对应的实时通信基站运行数据。
20、通过设定的通信基站运行数据类别集，实时采集各个通信基站运行数据类别的通信基站运行数据，保证了采集数据的全面性，为后续操作提供数据基础。
21、优选的，将实时通信基站运行数据集反馈至通信基站运行状态监控单元，判定通信基站的实时运行状态的具体步骤如下：
22、s31、设定通信基站正常状态运行数据范围区间集其中，和分别表示第i个通信基站运行数据类别正常状态运行数据的最小值和最大值；
23、s32、通信基站运行状态监控单元接收到反馈的实时通信基站运行数据集后，依次判定实时通信基站运行数据集中各个实时通信基站运行数据的数值大小是否处于通信基站正常状态运行数据范围区间集中对应的通信基站正常状态运行数据范围区间中，若所有实时通信基站运行数据的数值大小均处于对应的通信基站正常状态运行数据范围区间中，则判定通信基站的实时运行状态为正常运行状态；否则，则判定通信基站的实时运行状态为异常运行状态。
24、通过设定通信基站正常状态运行数据范围区间集，并分析采集到的实时通信基站运行数据的数值大小，判定通信基站的实时运行状态，保证了判定结果的可靠性。
25、优选的，当通信基站的实时运行状态判定结果为异常运行状态时，将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别一一进行匹配，将匹配结果反馈至通信基站运行状态管理单元并发出警报的具体步骤如下：
26、s41、当通信基站的实时运行状态判定结果为异常运行状态时，将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别一一进行匹配；匹配过程如下：
27、s411、构建行星种群，设定最大迭代次数tmax以及种群规模l；
28、将异常运行状态类别集a＝(a1,a2,…,ai,…,ak)中的每一个异常运行状态类别视为一个行星个体，在搜索空间中随机生成l个行星个体的初始位置集其中，表示第i个行星个体的初始位置；
29、s412、计算行星种群中每一个行星个体的适应度函数值，比较所有行星个体的适应度函数值，挑选出适应度函数值最大的行星个体作为黑洞；适应度函数公式如下：
30、
31、其中，xi表示第i个异常运行状态类别与实时通信基站运行数据集中实时通信基站运行数据的匹配程度，λ表示修正值；
32、s413、当黑洞的位置被确定后，所有非黑洞的行星个体都会受到黑洞的引力作用按照一定的轨迹向黑洞方向进行移动；行星向黑洞移动的位置更新公式如下：
33、
34、其中，和分别表示第t+1次和第t次迭代过程中第i个行星个体的位置，rand表示(0,1)之间的随机数，xbh表示黑洞的位置；
35、s414、计算每一个行星个体进行位置更新后到达的新位置的适应度函数值，若新位置的适应度函数值高于黑洞位置的适应度函数值，则该行星个体取代之前的黑洞成为新的黑洞，之前的黑洞重新变成行星向新的黑洞移动；
36、s415、在黑洞的引力作用下，行星会不断靠近黑洞，当有行星与黑洞之间的距离小于距离阈值r(t)时，所述行星就会被黑洞吸收，同时在搜索空间中重新随机生成一个行星个体；所述距离阈值的计算公式如下：
37、
38、其中，fit(xbh)表示黑洞的适应度函数值，表示第t次迭代过程中第i个行星个体的适应度函数值；
39、s416、判断是否达到最大迭代次数tmax，若未达到，则返回s413；若达到，则将黑洞作为当前全局最优解，设定适应度函数阈值fit阈值，当黑洞的适应度函数值大于适应度函数阈值fit阈值时，则当前全局最优解对应的异常运行状态类别与实时通信基站运行数据集匹配成功；否则，则实时通信基站运行数据与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别均匹配失败；
40、s42、若匹配成功，则将与实时通信基站运行数据集匹配成功的异常运行状态类别反馈至通信基站运行状态管理单元并发出警报；
41、若实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别均匹配失败，则为实时通信基站运行数据集设定一个新的异常运行状态类别并存储到异常运行状态类别集中，同时将所述异常运行状态类别反馈至通信基站运行状态管理单元并发出警报。
42、通过黑洞算法实现实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集的匹配过程，利用行星会在黑洞的引力作用下向黑洞方向移动的现象，构建数学模型，保证了匹配结果的准确性，加快匹配过程的速度；根据匹配结果反馈相应的异常运行状态类别，实现异常运行状态类别的判定。
43、优选的，通信基站运行状态管理单元根据匹配结果寻找最优解决方案的具体步骤如下：
44、s51、构建磷虾种群，设定当前迭代次数为t、最大迭代次数为tmax、种群规模为n、最大诱导运动速度为nmax、诱导权重为ωn、最大觅食运动速度为vf、觅食权重为ωf、最大随机扩散运动速度为dmax以及磷虾个体的运动周期为δt；
45、初始化磷虾种群的初始位置集为y＝{y1,y2,…,yi,…,yn}，其中，yi表示磷虾种群中第i只磷虾个体的初始位置；
46、s52、计算磷虾种群中每一只磷虾个体的适应度函数值，将适应度最高的磷虾个体作为当前最优磷虾个体；适应度函数公式如下：
47、
48、其中，yi表示磷虾种群中第i只磷虾个体解决异常运行状态的能力，μ表示修正值；
49、s53、根据磷虾个体受到诱导、觅食以及随机扩散的影响，计算磷虾个体的运动速度；计算公式如下：
50、
51、其中，表示第i只磷虾个体的运动速度，ni表示第i只磷虾个体的诱导运动速度，fi表示第i只磷虾个体的觅食运动速度，di表示第i只磷虾个体的随机扩散运动速度；
52、s531、磷虾种群中的磷虾个体会受到附近磷虾个体以及最优磷虾个体的诱导进行移动；诱导运动速度公式如下：
53、
54、其中，和分别表示第t+1次和第t次迭代过程中第i只磷虾个体的诱导运动速度，αilocal和αitarget分别表示第i只磷虾个体受到相邻磷虾和当前最优磷虾个体的诱导速度；
55、s532、磷虾种群中的磷虾个体会根据食物位置以及之前的觅食经验进行觅食；觅食运动速度公式如下：
56、
57、其中，fit+1和fit分别表示第t+1次和第t次迭代过程中第i只磷虾个体的觅食运动速度，βifood和βibest分别表示第i只磷虾个体受到食物和该磷虾个体自身历史最优个体的吸引力；
58、s533、磷虾种群中的磷虾个体会根据最大扩散速度以及随机选取的移动方向进行随机扩散；随机扩散运动速度公式如下：
59、
60、其中，表示第t次迭代过程中第i只磷虾个体的随机扩散运动速度，dmax表示最大随机扩散运动速度，δ表示随机选取的扩散方向；
61、s54、根据磷虾种群中每一只磷虾个体的运动速度更新磷虾个体的位置；位置更新公式如下：
62、
63、其中，yi(t)表示t时刻第只磷虾个体的位置；
64、s55、对磷虾种群中的每一只磷虾个体按照设定的交叉概率随机选取其他的磷虾个体进行交叉操作，产生新的磷虾个体；
65、s56、对磷虾种群中的每一只磷虾个体按照设定的变异概率进行变异操作，产生新的磷虾个体；
66、s57、计算所有位置更新后的磷虾个体和经过交叉、变异操作后产生的新磷虾个体的适应度函数值，按照适应度函数值从大到小进行排列，挑选出适应度函数值最高的n个磷虾个体作为新的磷虾种群；
67、s58、判断是否达到最大迭代次数tmax，若未达到，则返回s53；若达到，则将适应度函数值最高的磷虾个体作为全局最优解，输出全局最优解对应的解决方案作为最优解决方案。
68、通过磷虾群优化算法寻找最优解决方案的过程，利用磷虾群在自然界中移动和变异的规律，构建数学模型，提高寻优过程的速度和准确度，提升收敛过程的效率。
69、优选的，运维人员根据最优解决方案向通信基站异常运行状态处理单元发出相应操作指令的具体步骤如下：
70、s61、运维人员根据通信基站运行状态管理单元输出的最优解决方案，向通信基站异常运行状态处理单元发出相应的操作指令，对通信基站内的设备进行调控；
71、s611、若进行设备调控后警报解除，则结束操作；
72、若进行设备调控后警报未解除，则运维人员向现场工程师反馈实时通信基站运行数据以及对应的异常运行状态类别，现场工程师根据实时通信基站运行数据以及对应的异常运行状态类别进行进一步调控和检修。
73、运维人员根据最优解决方案采取相应操作指令对通信基站内的设备进行调控，并根据警报是否解除，判断是否进行下一步操作，在避免人力资源不必要消耗的同时，实现通信基站的安全监管。
74、本发明还公开一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法的系统，包括异常运行状态类别集构建模块、实时通信基站运行数据采集模块、通信基站实时运行状态判定模块、异常运行状态类别匹配模块、解决方案寻优模块、异常运行状态处理模块；
75、所述异常运行状态类别集构建模块通过凝聚层次聚类算法对收集的异常运行状态数据进行聚类，根据聚类结果建立异常运行状态类别集；
76、所述实时通信基站运行数据采集模块通过实时采集设定的通信基站运行数据类别集中各个通信基站运行数据类别的通信基站运行数据，得到实时通信基站运行数据集；
77、所述通信基站实时运行状态判定模块通过分析所有实时通信基站运行数据的数值大小判断是否处于对应通信基站运行数据类别的通信基站正常状态运行数据范围区间中，判定通信基站的实时运行状态；
78、所述异常运行状态类别匹配模块通过黑洞算法将实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集中的各个异常运行状态类别一一进行匹配；
79、所述解决方案寻优模块通过磷虾群优化算法在通信基站运行状态管理单元中为匹配结果寻找最优解决方案；
80、所述异常运行状态处理模块运维人员根据最优解决方案，向通信基站异常运行状态处理单元发出相应的操作指令，对通信基站内的设备进行调控，根据警报是否解除，进行相应的下一步操作。
81、(三)有益效果
82、本发明提供了一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法及系统，具备以下有益效果：
83、一、本发明中设置异常运行状态类别集构建模块、实时通信基站运行数据采集模块、通信基站实时运行状态判定模块、异常运行状态类别匹配模块、解决方案寻优模块、异常运行状态处理模块；通过对收集的异常运行状态数据进行聚类，建立异常运行状态类别集，确保了获取数据的全面性和准确性；通过分析采集到的实时通信基站运行数据的数值大小判断是否处于对应通信基站正常状态运行数据范围区间中，判定通信基站的实时运行状态，保证了判定结果的可靠性；运维人员根据最优解决方案采取相应操作指令对通信基站内的设备进行调控，并根据警报是否解除，判断是否进行下一步操作，在避免人力资源不必要消耗的同时，实现通信基站的安全监管；
84、二、实时通信基站运行数据集与异常运行状态类别集的匹配过程通过黑洞算法实现，利用行星会在黑洞的引力作用下向黑洞方向移动的现象，构建数学模型，保证了匹配结果的准确性，加快匹配过程的速度；
85、三、根据匹配结果寻找最优解决方案的过程通过磷虾群优化算法实现，利用磷虾群在自然界中移动和变异的规律，构建数学模型，提高寻优过程的速度和准确度，提升收敛过程的效率。
1.一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s41中的匹配过程包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s5包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s53中磷虾个体的诱导、觅食以及随机扩散运动包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于数据交互的通信基站数据交互监管方法，其特征在于，所述s6包括以下步骤：
10.一种实现如权利要求1-9中任一项所述的基于数据交互的通信基站数据交互监管方法的系统，包括异常运行状态类别集构建模块、实时通信基站运行数据采集模块、通信基站实时运行状态判定模块、异常运行状态类别匹配模块、解决方案寻优模块、异常运行状态处理模块。
