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        基于python的基站故障大數(shù)據(jù)研究及應(yīng)用

        2021-05-08 05:48:21孫偉李忠良張麗華
        中國應(yīng)急管理科學(xué) 2021年6期

        孫偉 李忠良 張麗華

        摘 要:本文主要通過先進的人工智能python語言,在Visual Studio code集中開發(fā)環(huán)境下,實現(xiàn)基站故障的自動統(tǒng)計分析輸出,大幅提升日常故障分析處理的效率和準(zhǔn)確率,壓縮故障處理時限,助力移動網(wǎng)NPS提升。

        關(guān)鍵詞:基站故障;超長斷站;超頻斷站;超短斷站;超量斷站

        中圖分類號:G642

        一 概述

        本項目利用Python語言簡潔、模塊化以及擁有豐富的資源庫的特點,基于Visual Studio Code集成開發(fā)環(huán)境,快速實現(xiàn)基站故障原因統(tǒng)計匯總、超長斷站、超頻斷站、超短斷站的自動輸出展示。

        二 基站故障大數(shù)據(jù)研究及分析

        1導(dǎo)入庫及函數(shù)模板

        利用Python的大數(shù)據(jù)處理功能主要使用了pandas和numpy兩個標(biāo)準(zhǔn)庫。導(dǎo)入庫及函數(shù)模板后,讀取桌面上的alarms斷站excel表格,準(zhǔn)備進行數(shù)據(jù)處理。

        #導(dǎo)入各種庫以及函數(shù)模板

        import pandas as pd

        import numpy as np

        from pandas import DataFrame

        from pandas import Series

        from pandas import to_datetime

        #導(dǎo)入具體的文件

        data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\alarms斷站.xls')

        df_0 = pd.DataFrame(data)

        df_0['故障原因'].fillna('其他')

        2 四超斷站分析及設(shè)計

        本文提到的四超斷站指的是超長斷站、超短斷站、超頻斷站和超量斷站。

        超長斷站分析及設(shè)計:按照故障關(guān)鍵項有效列順序,對“故障時長”列進行排序,自動輸出時長較長的100個(或10個)到一個新的excel表“超長斷站”;同理,如果對“故障時長”列進行判斷,如果大于等于1分鐘,小于10分鐘,自動輸出生成一個新的excel表”超短斷站”。

        超頻斷站分析及設(shè)計:按照上述有效列順序,對“網(wǎng)元名稱”列中基站名稱進行統(tǒng)計,得到斷站告警的次數(shù),把斷站次數(shù)大于等于5(大于10)的排好順序,自動輸出一個新的excel表“超頻斷站”。(同理類推,可以輸出頻次大于10的基站,頻次大于100的基站)

        超量斷站分析及設(shè)計:按照有效列順序,對“工單號”列進行統(tǒng)計,保留大于等于10次的工單;再對“故障原因”和“區(qū)縣”進行統(tǒng)計判斷是否均大于等于10次,確定是否符合超量斷站的基本定義“同一時間內(nèi)因同一故障原因造成10個以上邏輯基站斷站”,符合條件的自動輸出新的excel表格“超量斷站”。

        以超頻斷站為例的Python代碼見下:

        #超頻斷站

        df_cpdz = df_0.loc[:,['地市','區(qū)縣','網(wǎng)元名稱','網(wǎng)管告警標(biāo)題','告警發(fā)生時間','告警清除時間','故障時長']]

        counts1 = df_cpdz[u'網(wǎng)元名稱'].value_counts()

        counts = counts1[counts1>=5]

        x =counts.index.values

        cpdz = DataFrame(columns=['地市','區(qū)縣','網(wǎng)元名稱','網(wǎng)管告警標(biāo)題','告警發(fā)生時間','告警清除時間','故障時長'])

        for i in range(len(x)):

        for j in range(len(df_cpdz)):

        if df_cpdz.iat[j,2] == x[i]:

        cpdz = cpdz.append(df_cpdz[j:j+1],ignore_index=True)

        t = Series(index=cpdz['網(wǎng)元名稱'])

        for i in t.index.values:

        t[i] = counts[i]

        t.index=range(len(t))

        t=t.astype(int)

        cpdz.insert(7,'斷站次數(shù)',t,allow_duplicates = True)

        cpdz= cpdz.astype(str)

        cpdz.to_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\超頻斷站.xls',index=None)

        三 結(jié)語

        利用Python語言強大的數(shù)據(jù)處理功能,成功實現(xiàn)了基站故障分析的各項基本功能,可以在1-2秒內(nèi)自動輸出故障報表,并且在處理大量數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢,不僅大大提高了工作效率,而且為下一步擴大人工智能語言Python在移動網(wǎng)基站規(guī)劃、建設(shè)、優(yōu)化及維護方面應(yīng)用提供了良好的實踐基礎(chǔ)。

        參考文獻:

        [1]楊帆,丁曉劍,劉禹鋒,劉健.主體思維導(dǎo)向視角下的Python課程教學(xué)探索[J].計算機時代,2021(02):74-76+79.

        [3] 瞿蘇.基于Python的飛機大戰(zhàn)游戲設(shè)計[J].揚州職業(yè)大學(xué)學(xué)報.2019(01).

        (中國聯(lián)通臨沂市分公司? ?山東? 臨沂? 276000)

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