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申请/专利权人：中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司
摘要：本公开涉及无线技术领域，尤其是提供一种异常指标的类别识别方法、设备、存储介质以及程序产品。该方法包括获取目标关键指标的时间序列数据，目标关键指标用于反映通信网络小区的网络性能；分离时间序列数据，获得目标关键指标的趋势项数据，趋势项数据用于表征目标关键指标随时间变化的规律；对趋势项数据进行异常检测，获得异常数据；采用预先训练的分类模型对异常数据、时间序列数据和趋势项数据进行预测，获得异常数据的异常类别。相较于相关技术中基于固定阈值的诊断方法，灵活性和准确性均得到提高。
主权项：1.一种异常指标的类别识别方法，其特征在于，包括：获取目标关键指标的时间序列数据，所述目标关键指标用于反映通信网络小区的网络性能；分离所述时间序列数据，获得所述目标关键指标的趋势项数据，所述趋势项数据用于表征所述目标关键指标随时间变化的规律；对所述趋势项数据进行异常检测，获得异常数据；采用预先训练的分类模型对所述异常数据、所述时间序列数据和所述趋势项数据进行预测，获得所述异常数据的异常类别。
全文数据：
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百度查询： 中国移动通信集团设计院有限公司 中国移动通信集团有限公司 异常指标的类别识别方法、设备、存储介质以及程序产品
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