[發明專利]一種數據的上報方法及相關設備

有效

• 申請號: 202010027285.3
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN113114480B
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發明（設計）人: 蘇迪;陳銳;戴新寧
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04L41/14
• 分類號: H04L41/14;H04L41/147;H04L43/02
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

1.一種數據的上報方法，其特征在于，包括：

第一設備獲取預設采樣周期內的采樣數據集，所述采樣數據集包括多個采樣數據；

所述第一設備根據所述采樣數據集從模型集中確定第一模型和所述第一模型包括的參變量的值，所述模型集包括所述第一設備和第二設備均支持的多個模型，所述第一模型包括的參變量的值為所述第一模型的模型參數的取值；

所述第一設備向所述第二設備發送所述第一模型的標識以及所述第一模型包括的參變量的值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一設備根據所述采樣數據集從模型集中確定第一模型和所述第一模型包括的參變量的值包括：

所述第一設備根據預設算法，從所述采樣數據集中獲取第一數據集和第二數據集，所述第一數據集包括所述多個采樣數據中的至少一個采樣數據，所述第二數據集包括所述多個采樣數據中除所述第一數據集之外的至少一個采樣數據；

所述第一設備利用所述第一數據集訓練第二模型，以確定所述第二模型包括的參變量的值，所述第二模型包括的參變量的值為所述第二模型的模型參數的取值，所述第二模型為所述模型集中的任意一個；

所述第一設備利用所述第二數據集和所述第二模型包括的參變量的值驗證所述第二模型，獲取所述第二模型對應的偏差，所述第二模型對應的偏差為所述第二模型輸出的預測數據與實際數據的差值之和；

所述第一設備在所述第二模型對應的偏差小于預設值時，將所述第二模型作為所述第一模型，所述第一模型包括的參變量的值為所述第二模型包括的參變量的值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一設備根據所述采樣數據集從模型集中確定第一模型和所述第一模型包括的參變量的值包括：

所述第一設備根據預設算法，從所述采樣數據集中獲取第一數據集和第二數據集，所述第一數據集包括所述多個采樣數據中的至少一個采樣數據，所述第二數據集包括所述多個采樣數據中除所述第一數據集之外的至少一個采樣數據；

所述第一設備利用所述第一數據集訓練第二模型和第三模型，以確定所述第二模型包括的參變量的值和所述第三模型包括的參變量的值，所述第二模型包括的參變量的值為所述第二模型的模型參數的取值，所述第三模型包括的參變量的值為所述第三模型的模型參數的取值，所述第二模型和所述第三模型為所述模型集中的任意兩個；

所述第一設備利用所述第二數據集和所述第二模型包括的參變量的值驗證所述第二模型，獲取所述第二模型對應的偏差，所述第二模型對應的偏差為所述第二模型輸出的預測數據與實際數據的差值之和；

所述第一設備利用所述第二數據集和所述第三模型包括的參變量的值驗證所述第三模型，獲取所述第三模型對應的偏差，所述第三模型對應的偏差為所述第三模型輸出的預測數據與實際數據的差值之和；

所述第一設備根據所述第二模型對應的偏差和所述第三模型對應的偏差，確定所述第一模型，所述第一模型為所述第二模型和所述第三模型中較小的偏差所對應的模型，所述第一模型包括的參變量的值為所述第二模型和所述第三模型中較小的偏差所對應的模型包括的參變量的值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二模型對應的偏差小于或等于第一閾值，所述第三模型對應的偏差小于或等于所述第一閾值。

5.根據權利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述第一設備為網管設備，所述第二設備為網絡設備，所述方法還包括：

所述第一設備向所述第二設備發送所述第一模型。

6.根據權利要求1-4中任一所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

所述第一設備獲取采樣數據集中的異常采樣數據，所述異常采樣數據包括實際數據和作為自變量的數據，所述異常采樣數據為根據所述作為自變量的數據和所述第一模型獲得的預測數據與所述實際數據間的偏差大于第二閾值的采樣數據。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一設備獲取采樣數據集中的異常采樣數據包括：

所述第一設備接收所述第二設備發送的所述異常采樣數據；

或，

所述第一設備根據第二數據集和所述第二閾值，計算獲得所述異常采樣數據。