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基于python的基站故障大数据研究及应用

2021-05-08孙伟李忠良张丽华

中国应急管理科学 2021年6期

孙伟 李忠良 张丽华

摘 要:本文主要通过先进的人工智能python语言,在Visual Studio code集中开发环境下,实现基站故障的自动统计分析输出,大幅提升日常故障分析处理的效率和准确率,压缩故障处理时限,助力移动网NPS提升。

关键词:基站故障;超长断站;超频断站;超短断站;超量断站

中图分类号:G642

一 概述

本项目利用Python语言简洁、模块化以及拥有丰富的资源库的特点,基于Visual Studio Code集成开发环境,快速實现基站故障原因统计汇总、超长断站、超频断站、超短断站的自动输出展示。

二 基站故障大数据研究及分析

1导入库及函数模板

利用Python的大数据处理功能主要使用了pandas和numpy两个标准库。导入库及函数模板后,读取桌面上的alarms断站excel表格,准备进行数据处理。

#导入各种库以及函数模板

import pandas as pd

import numpy as np

from pandas import DataFrame

from pandas import Series

from pandas import to_datetime

#导入具体的文件

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

df_0 = pd.DataFrame(data)

df_0['故障原因'].fillna('其他')

2 四超断站分析及设计

本文提到的四超断站指的是超长断站、超短断站、超频断站和超量断站。

超长断站分析及设计:按照故障关键项有效列顺序,对“故障时长”列进行排序,自动输出时长较长的100个(或10个)到一个新的excel表“超长断站”;同理,如果对“故障时长”列进行判断,如果大于等于1分钟,小于10分钟,自动输出生成一个新的excel表”超短断站”。

超频断站分析及设计:按照上述有效列顺序,对“网元名称”列中基站名称进行统计,得到断站告警的次数,把断站次数大于等于5(大于10)的排好顺序,自动输出一个新的excel表“超频断站”。(同理类推,可以输出频次大于10的基站,频次大于100的基站)

超量断站分析及设计:按照有效列顺序,对“工单号”列进行统计,保留大于等于10次的工单;再对“故障原因”和“区县”进行统计判断是否均大于等于10次,确定是否符合超量断站的基本定义“同一时间内因同一故障原因造成10个以上逻辑基站断站”,符合条件的自动输出新的excel表格“超量断站”。

以超频断站为例的Python代码见下:

#超频断站

df_cpdz = df_0.loc[:,['地市','区县','网元名称','网管告警标题','告警发生时间','告警清除时间','故障时长']]

counts1 = df_cpdz[u'网元名称'].value_counts()

counts = counts1[counts1>=5]

x =counts.index.values

cpdz = DataFrame(columns=['地市','区县','网元名称','网管告警标题','告警发生时间','告警清除时间','故障时长'])

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['网元名称'])

for i in t.index.values:

t[i] = counts[i]

t.index=range(len(t))

t=t.astype(int)

cpdz.insert(7,'断站次数',t,allow_duplicates = True)

cpdz= cpdz.astype(str)

cpdz.to_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\超频断站.xls',index=None)

三 结语

利用Python语言强大的数据处理功能,成功实现了基站故障分析的各项基本功能,可以在1-2秒内自动输出故障报表,并且在处理大量数据方面具有明显优势,不仅大大提高了工作效率,而且为下一步扩大人工智能语言Python在移动网基站规划、建设、优化及维护方面应用提供了良好的实践基础。

参考文献:

[1]杨帆,丁晓剑,刘禹锋,刘健.主体思维导向视角下的Python课程教学探索[J].计算机时代,2021(02):74-76+79.

[3] 瞿苏.基于Python的飞机大战游戏设计[J].扬州职业大学学报.2019(01).

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