專利名稱：基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信話務(wù)波動監(jiān)控技術(shù)尤其是基于數(shù)據(jù)中間層的具備話務(wù)自學習能
力的通信話務(wù)波動監(jiān)控技術(shù)。
背景技術(shù)：
典型的通信話務(wù)監(jiān)控波動技術(shù)是將某一時間段內(nèi)的話務(wù)量作為一個監(jiān)控粒度，對 幾個連續(xù)的時間段進行采樣制圖，監(jiān)控人員觀察所得波型圖的波峰波谷判斷話務(wù)是否存在 異常。這種方法的優(yōu)點是能夠直觀呈現(xiàn)一段時期內(nèi)的話務(wù)量波動狀況。然而，由于通信話 務(wù)水平跟社會活動關(guān)系緊密，包括了一些特殊社會活動和周期性社會活動。連續(xù)時期內(nèi)某 個采樣點的話務(wù)突變都可能是正?，F(xiàn)象。所以，以上這種監(jiān)控技術(shù)的缺點是沒有準確的異 常閥值，因此不能達到自動監(jiān)控告警的目的；話務(wù)是否正常由監(jiān)控人員的估算決定，而監(jiān)控 人員估算的精確度難以保證；由于存在某些特殊變化和周期性變化，很難直觀呈現(xiàn)整體話 務(wù)發(fā)展趨勢。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題是現(xiàn)有通信話務(wù)監(jiān)控技術(shù)沒有準確的異常閥值，不能達到
自動監(jiān)控告警的目的；話務(wù)是否正常由監(jiān)控人員的估算決定，而監(jiān)控人員估算的精確度難
以保證；由于存在某些特殊變化和周期性變化，很難直觀呈現(xiàn)整體話務(wù)發(fā)展趨勢；對此提
供一套通信話務(wù)波動監(jiān)控技術(shù)，尤其是基于數(shù)據(jù)中間層的具備話務(wù)自學習能力的通信話務(wù)
波動監(jiān)控技術(shù)來實現(xiàn)自動監(jiān)控告警，多維度變化趨勢圖并且提升監(jiān)控精度。 本發(fā)明的技術(shù)方案是基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，設(shè)置下列部
件監(jiān)控實例訂制部件、話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層、話務(wù)水平自學習部件和多維話務(wù)監(jiān)控制圖部
件； 1)、采用社會科學的經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯υ拕?wù)狀況建模，以一天的話務(wù)作為分析粒度，該粒 度具有時間、地區(qū)、業(yè)務(wù)三個維度屬性，在監(jiān)控實例訂制部件中，選擇一個采樣時間點的地 區(qū)、業(yè)務(wù)兩個維度進行笛卡爾乘積，得到針對每個地區(qū)和業(yè)務(wù)的一系列監(jiān)控實例，在每個采 樣時間點上， 一個監(jiān)控實例對應(yīng)一個監(jiān)控粒度，所述實例作為監(jiān)控對象，監(jiān)控實例訂制部件 針對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)； 2)、話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層定時對監(jiān)控對象進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，統(tǒng)計出的監(jiān)控數(shù)據(jù)由話 務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層保存和管理； 3)、話務(wù)水平自學習部件在話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層所管理的監(jiān)控數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行學 習和預(yù)測，通過季節(jié)性時間序列的移動平均法對歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)進行計算得到預(yù)測值，并將 預(yù)測值保存在話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層，該預(yù)測值和監(jiān)控實例訂制部件中的閥值浮動系數(shù)判斷 監(jiān)控對象是否異常； 4)、多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件從話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層提取數(shù)據(jù)，從不同時間維度展 示監(jiān)控數(shù)據(jù)和話務(wù)水平自學習部件得到的預(yù)測值，生成話務(wù)波動圖。
進一步的，設(shè)置異常話務(wù)人工稽核部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息進
行人工稽核，并判斷所述異常是否參與未來話務(wù)水平自學習部件的預(yù)測值計算。 進一步的，對話務(wù)狀況設(shè)定工作日、休息日、節(jié)假日三個時間特征，設(shè)置特殊實例
管理部件，將節(jié)假日的監(jiān)控實例歸為特殊實例，工作日和休息日的監(jiān)控實例通過話務(wù)水平
自學習部件進行進行學習和預(yù)測，特殊實例通過特殊實例管理部件進行學習和預(yù)測，學習
和預(yù)測的方法同話務(wù)水平自學習部件，針對特殊實例設(shè)置特殊實例閥值，由特殊實例管理
部件的預(yù)測值和特殊實例閥值來判斷監(jiān)控對象是否異常。 話務(wù)水平自學習部件采用對同一時間特性下進行簡單移動平均法來預(yù)測話務(wù)狀 況 選擇N個最近時期準確的監(jiān)控實例數(shù)據(jù)來計算未來的一個預(yù)測值，簡單移動平均 法的計算方法如下Ft = (At-l+At-2+At-3+. . . +At-n)/n，式中Ft為下一個監(jiān)控實例的 預(yù)測值；n為移動平均的監(jiān)控實例的個數(shù)；At-l為前一個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；At-2、 At-3和At-n分別表示前兩個、前三個直至前n個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；
監(jiān)控實例訂制部件針對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)為k，對于某一監(jiān)控實例，其預(yù) 測值記為t，則該監(jiān)控實例閥值上限yl = tX (l+k)，下限y2 = tX (l-k)，當該監(jiān)控實例話 務(wù)沖擊x符合條件yl > x > y2則為正常，否則為異常。 進一步的，設(shè)置異常話務(wù)自動告警部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息，對 判為異常的監(jiān)控對象進行告警。 本發(fā)明的有益效果是通過對每天的話務(wù)進行預(yù)測，該預(yù)測值由最近時期的實測 值取平均水平得到，精確度相對較高并且能夠正確體現(xiàn)最近時期內(nèi)同一時間特性內(nèi)的變化 趨勢；系統(tǒng)能夠自動完成話務(wù)的學習、監(jiān)控和異常判斷，能夠?qū)Ξ惓＝Y(jié)果進行告警，解決了 以往話務(wù)監(jiān)控產(chǎn)品中的不足。


圖1是以工作日為時間維度的話務(wù)波動圖，該波動圖是以同一特性時間方式為時 間維度的效果圖，可以看到其同組時間方式下趨勢變化平穩(wěn)。 圖2是以自然日期為時間維度的話務(wù)波動圖，該波動圖是以自然時間方式為時間 維度的效果圖，可以看到其呈現(xiàn)一周七天中五高二低的周期性變化趨勢。
具體實施例方式
本發(fā)明方法設(shè)置了下列部件監(jiān)控實例訂制部件、話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層、話務(wù)水平 自學習部件、特殊實例管理部件、異常話務(wù)人工稽核部件、多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件和異常話 務(wù)自動告警部件。 監(jiān)控實例訂制部件，既可以由各監(jiān)控維度笛卡爾乘積生成，也可以進行手工配置， 通過該部件訂制的實例將作為系統(tǒng)監(jiān)控對象。 話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層定時從接口數(shù)據(jù)表中對監(jiān)控實例訂制的監(jiān)控對象的數(shù)據(jù)進 行統(tǒng)計，統(tǒng)計出的監(jiān)控數(shù)據(jù)由話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層保存和管理。 話務(wù)水平自學習部件是在話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層所管理的監(jiān)控數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行學 習和預(yù)測，該部件是通過季節(jié)性時間序列的移動平均法對歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)進行計算得到預(yù)測值，并將預(yù)測值保存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層，該預(yù)測值和監(jiān)控實例訂制部件中的閥值浮動系數(shù) 決定某監(jiān)控實例是否異常。 特殊實例管理部件是作為話務(wù)水平自學習部件的一個補充，專門管理特殊日期特 殊話務(wù)水平的監(jiān)控實例，其學習與預(yù)測方法與話務(wù)水平自學習部件相同，特殊日期，如節(jié)假
日的監(jiān)控實例不通過話務(wù)水平自學習部件進行學習和預(yù)測，由特殊實例管理部件的預(yù)測值 和特殊實例閥值來判斷監(jiān)控對象是否異常。 異常話務(wù)人工稽核部件是用于提供對異常話務(wù)實例的人工判定功能，所涉及的異 常話務(wù)實例是話務(wù)水平自學習部件進行預(yù)測后的所有不在閥值范圍內(nèi)的監(jiān)控實例，即異常 信息，通過該部件的稽核決定得到的異常信息是否符合實際，并且是否要參與未來話務(wù)水 平自學習部件的預(yù)測值計算。 多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件從話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層提取數(shù)據(jù)，從不同時間維度展示監(jiān) 控數(shù)據(jù)和話務(wù)水平自學習部件得到的預(yù)測值，生成話務(wù)波動圖。 異常話務(wù)自動告警部件為使用者提供監(jiān)控告警信息，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的 異常信息，對判為異常的監(jiān)控對象進行告警。 基于通信行業(yè)話務(wù)狀況與社會現(xiàn)象關(guān)系密切，采用社會科學常用的經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯ζ?建模。以一天的話務(wù)作為分析粒度，該粒度具有時間、地區(qū)、業(yè)務(wù)三個維度屬性，整體研究對 象是由這三個維度構(gòu)成的三維魔方。在監(jiān)控實例訂制部件中，選擇地區(qū)、業(yè)務(wù)兩個維度進行 笛卡爾乘積，就可以得到針對每個地區(qū)和業(yè)務(wù)的一系列監(jiān)控實例配置，在每個采樣時間點 上， 一個監(jiān)控實例對應(yīng)一個監(jiān)控粒度。話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層定時對這些監(jiān)控對象進行數(shù)據(jù) 統(tǒng)計，其統(tǒng)計數(shù)據(jù)具有以下規(guī)律將一個特定地區(qū)特定業(yè)務(wù)的分析粒度以時間序列建模后， 該模型具有季節(jié)性時間序列特征。實際上，話務(wù)狀況受工作日、休息日、節(jié)假日三個時間特 征影響較大。這三個時間特征中節(jié)假日長短與國家政策有關(guān)，其時間規(guī)律相對不穩(wěn)定并且 季節(jié)長度很長， 一般為一年，所以將這類日期納入特殊閥值管理，由特殊實例管理部件進行 學習和預(yù)測；其余時間點的監(jiān)控數(shù)據(jù)分析可以通過話務(wù)水平自學習部件進行學習和預(yù)測。
在工作日和休息日兩個時間特性內(nèi)，話務(wù)狀況呈現(xiàn)以自然周為周期的變化規(guī)律。 在一個變化周期內(nèi)，工作日，即周一至周五趨勢平穩(wěn)，周六周日各自為特殊值，并且在多個 變化周期內(nèi)，工作日、周六、周日各自為平穩(wěn)序列。針對這樣的季節(jié)性時間序列模型有很多 種計算方法，話務(wù)水平自學習部件采用對同一時間特性下進行簡單移動平均法來預(yù)測話務(wù) 狀況，即選擇N個最近時期準確的實測值來計算未來的一個預(yù)測值。簡單移動平均法的計 算方法如下Ft = (At-l+At-2+At-3+. . . +At-n)/n，式中Ft為下一個監(jiān)控實例的預(yù)測值； n為移動平均的監(jiān)控實例的個數(shù)；At-l為前一個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；At-2、 At-3和 At-n分別表示前兩個、前三個直至前n個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；監(jiān)控實例訂制部件針 對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)為k，對于某一監(jiān)控實例，其預(yù)測值記為t，則該監(jiān)控實例閥 值上限yl = tX (l+k)，下限y2 = tX (l-k)，當該監(jiān)控實例話務(wù)沖擊x符合條件yl > x > y2則為正常，否則為異常。 人工稽核部件讀取這些異常信息進行人工稽核，同時異常話務(wù)自動告警部件讀取
異常信息進行告警。操作人員可以隨時通過多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件按照同組時間特性序列
或者自然時間序列方式查看統(tǒng)計和預(yù)測結(jié)果。 以一個監(jiān)控粒度為例，本發(fā)明實現(xiàn)的流程有以下幾步
1)在監(jiān)控實例訂制部件選擇監(jiān)控的各個維度生成監(jiān)控實例；
2)話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層定時按照監(jiān)控實例統(tǒng)計數(shù)據(jù)； 3)話務(wù)水平自學習部件對監(jiān)控數(shù)據(jù)進行分析，按照時間特性和移動平均值法計算 預(yù)測值，根據(jù)設(shè)定的閥值進行監(jiān)控實例的狀態(tài)判定，并且更新話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層數(shù)據(jù)。如 果是特殊實例管理的實例則通過特殊實例管理部件進行更新； 4)異常話務(wù)自動告警部件查詢話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層數(shù)據(jù)，對異常監(jiān)控實例進行告
壑； 5)監(jiān)控人員在多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件中得到所需的話務(wù)波動圖，分析當前話務(wù)異 常原因后通過異常話務(wù)人工稽核部件對異常進行稽核，通過該部件的稽核決定得到的異常 信息是否符合實際，并且是否要參與未來話務(wù)水平自學習部件的預(yù)測值計算，設(shè)置監(jiān)控實 例有效性標志。 圖1是以工作日為時間維度的話務(wù)波動圖，該波動圖是以同一特性時間方式為時 間維度的效果圖，可以看到其同組時間方式下趨勢變化平穩(wěn)。圖2是以自然日期為時間維 度的話務(wù)波動圖，該波動圖是以自然時間方式為時間維度的效果圖，可以看到其呈現(xiàn)一周 七天中五高二低的周期性變化趨勢。 以廣州某周日網(wǎng)間語音業(yè)務(wù)話務(wù)量監(jiān)控為例，其實施方式如下 1.配置監(jiān)控實例，通過前臺在監(jiān)控實例配置表中增加一條記錄。其記錄信息如下
地區(qū)(廣州)，業(yè)務(wù)(網(wǎng)間語言)； 2.話務(wù)統(tǒng)計中間層統(tǒng)計該監(jiān)控實例上一天的話務(wù)量，任務(wù)進程自動統(tǒng)計該日話務(wù) 量為30萬； 3.系統(tǒng)判斷該日監(jiān)控實例不在特殊實例管理范圍內(nèi)，話務(wù)水平自學習部件對其進 行話務(wù)量預(yù)測； 4.假設(shè)監(jiān)控時間是周日，設(shè)置了 10作為簡單移動平均法的移動步長，并且在此前 10個周日的話務(wù)量總數(shù)為1500萬，則根據(jù)簡單移動平均法公式，該日預(yù)測值為150萬。當閥 值浮動設(shè)為5%時，可知該日閥值上限為150萬X (1+5% )，閥值下限為150萬X (1-5% )。 由于30萬不在閥值范圍內(nèi)，所以判斷該監(jiān)控實例異常，前臺產(chǎn)生告警信息，實例狀態(tài)標志 為待稽核； 5.監(jiān)控人員在前臺生成所需的話務(wù)波動圖； 6.監(jiān)控人員對該實例進行稽核。若稽核通過，確實為異常，修改該監(jiān)控實例異常標
志，等待參與下次預(yù)測值計算；否則該實例無效，將不參與下次預(yù)測值計算。 以上過程中參數(shù)均可事先配置好，一般不需要修改。所有監(jiān)控過程由設(shè)置的部件
自動完成，監(jiān)控人員只需對異常告警樣例進行稽核操作。
權(quán)利要求
基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于設(shè)置下列部件監(jiān)控實例訂制部件、話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層、話務(wù)水平自學習部件和多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件；1)、采用社會科學的經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛯υ拕?wù)狀況建模，以一天的話務(wù)作為分析粒度，該粒度具有時間、地區(qū)、業(yè)務(wù)三個維度屬性，在監(jiān)控實例訂制部件中，選擇一個采樣時間點的地區(qū)、業(yè)務(wù)兩個維度進行笛卡爾乘積，得到針對每個地區(qū)和業(yè)務(wù)的一系列監(jiān)控實例，在每個采樣時間點上，一個監(jiān)控實例對應(yīng)一個監(jiān)控粒度，所述實例作為監(jiān)控對象，監(jiān)控實例訂制部件針對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)；2)、話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層定時對監(jiān)控對象進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，統(tǒng)計出的監(jiān)控數(shù)據(jù)由話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層保存和管理；3)、話務(wù)水平自學習部件在話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層所管理的監(jiān)控數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行學習和預(yù)測，通過季節(jié)性時間序列的移動平均法對歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)進行計算得到預(yù)測值，并將預(yù)測值保存在話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層，該預(yù)測值和監(jiān)控實例訂制部件中的閥值浮動系數(shù)判斷監(jiān)控對象是否異常；4)、多維話務(wù)監(jiān)控制圖部件從話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層提取數(shù)據(jù)，從不同時間維度展示監(jiān)控數(shù)據(jù)和話務(wù)水平自學習部件得到的預(yù)測值，生成話務(wù)波動圖。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于設(shè)置 異常話務(wù)人工稽核部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息進行人工稽核，并判斷所述 異常是否參與未來話務(wù)水平自學習部件的預(yù)測值計算。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于 對話務(wù)狀況設(shè)定工作日、休息日、節(jié)假日三個時間特征，設(shè)置特殊實例管理部件，將節(jié)假日 的監(jiān)控實例歸為特殊實例，工作日和休息日的監(jiān)控實例通過話務(wù)水平自學習部件進行進行 學習和預(yù)測，特殊實例通過特殊實例管理部件進行學習和預(yù)測，學習和預(yù)測的方法同話務(wù) 水平自學習部件，針對特殊實例設(shè)置特殊實例閥值，由特殊實例管理部件的預(yù)測值和特殊 實例閥值來判斷監(jiān)控對象是否異常。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于 話務(wù)水平自學習部件采用對同一時間特性下進行簡單移動平均法來預(yù)測話務(wù)狀況選擇N個最近時期準確的監(jiān)控實例數(shù)據(jù)來計算未來的一個預(yù)測值，簡單移動平均法的計算方法如下Ft = (At-l+At-2+At_3+. . . +八1_11)/11，式中？1為下一個監(jiān)控實例的預(yù)測值；n為移動平均的監(jiān)控實例的個數(shù)；At-l為前一個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；At-2、 At-3和 At-n分別表示前兩個、前三個直至前n個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；監(jiān)控實例訂制部件針對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)為k，對于某一監(jiān)控實例，其預(yù)測值 記為t，則該監(jiān)控實例閥值上限yl = tX (l+k)，下限y2 = tX (l-k)，當該監(jiān)控實例話務(wù)沖 擊x符合條件yl > x > y2則為正常，否則為異常。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于話務(wù) 水平自學習部件采用對同一時間特性下進行簡單移動平均法來預(yù)測話務(wù)狀況選擇N個最近時期準確的監(jiān)控實例數(shù)據(jù)來計算未來的一個預(yù)測值，簡單移動平均法的計算方法如下Ft = (At-l+At-2+At_3+. . . +八1_11)/11，式中？1為下一個監(jiān)控實例的預(yù)測值；n為移動平均的監(jiān)控實例的個數(shù)；At-l為前一個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；At-2、 At-3和 At-n分別表示前兩個、前三個直至前n個監(jiān)控實例的實際監(jiān)控數(shù)據(jù)；監(jiān)控實例訂制部件針對監(jiān)控實例設(shè)置閥值浮動系數(shù)為k，對于某一監(jiān)控實例，其預(yù)測值 記為t，則該監(jiān)控實例閥值上限yl = tX (1+k)，下限y2 = tX (l_k)，當該監(jiān)控實例話務(wù)沖 擊x符合條件yl > x > y2則為正常，否則為異常。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于 設(shè)置異常話務(wù)自動告警部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息，對判為異常的監(jiān)控對 象進行告警。
7. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于設(shè)置 異常話務(wù)自動告警部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息，對判為異常的監(jiān)控對象進 行告警。
8. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于設(shè)置 異常話務(wù)自動告警部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息，對判為異常的監(jiān)控對象進 行告警。
9. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，其特征在于設(shè)置 異常話務(wù)自動告警部件，讀取話務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計中間層的異常信息，對判為異常的監(jiān)控對象進 行告警。
全文摘要
基于數(shù)據(jù)中間層的通信話務(wù)波動監(jiān)控方法，運用移動平均法對季節(jié)性時間序列進行預(yù)測，具有話務(wù)水平自學習能力和告警能力；對歷史樣例進行過濾，可以控制某樣例是否參與預(yù)測計算，具備較高精確性；能夠生成不同時間特性維度的話務(wù)波動圖。本發(fā)明通過對每天的話務(wù)進行預(yù)測，該預(yù)測值由最近時期的實測值取平均水平得到，精確度相對較高并且能夠正確體現(xiàn)最近時期內(nèi)同一時間特性內(nèi)的變化趨勢；能夠自動完成話務(wù)的學習、監(jiān)控和異常判斷，能夠?qū)Ξ惓＝Y(jié)果進行告警，解決了以往話務(wù)監(jiān)控產(chǎn)品中的不足。
文檔編號H04M3/22GK101764893SQ20091003585
公開日2010年6月30日 申請日期2009年10月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月12日
發(fā)明者孫力斌, 徐順成, 施大偉, 紀振華, 趙宇峰, 鄧建強, 邵九松, 郎驚雷, 黃哲 申請人:南京聯(lián)創(chuàng)科技集團股份有限公司