本發(fā)明涉及通信工程與大數據分析，尤指一種基于大數據分析的通信工程智能調度方法及裝置。

背景技術：

1、本部分旨在為權利要求書中陳述的本發(fā)明實施例提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

2、在通信工程建設中，特別是在骨干網傳輸工程領域，項目復雜性不言而喻。一個工程項目可能涉及數十甚至數百個工地，這些工地往往分散在廣闊的區(qū)域內，工程測試人員之間的距離可能達到數千公里。在這種情況下，為了成功完成一個項目的測試或建設，沿線各個站點之間的緊密協作變得至關重要。這要求站點間建立高效的通信聯絡機制，確保信息實時傳遞，還需要各站點工作人員快速響應和無縫協作，才可使通信工程建設如期進行。然而，在通信工程實際建設中，存在著諸多問題：

3、1、資源分配不均是一個顯著問題。由于項目規(guī)模龐大，涉及的資源和人員眾多，如果不能根據實際需求進行合理的資源分配，就可能導致部分環(huán)節(jié)資源過剩而另一部分資源短缺，從而影響整個工程的進度。

4、2、溝通不暢也是一個常見的問題。工程調度需要涉及多個部門和團隊之間的協作，如果缺乏有效的溝通機制和信息共享平臺，就可能導致信息傳遞不及時、不準確，甚至出現誤解和沖突，影響工程的協調性和整體效率。

5、3、調度決策的準確性和前瞻性不足也是一個需要關注的問題。在工程調度過程中，需要根據實際情況做出快速而準確的決策，以應對各種突發(fā)情況和變化。然而，如果調度決策缺乏前瞻性和準確性，就可能導致工程延誤、資源浪費甚至質量問題。

6、綜上來看，亟需一種可以克服上述缺陷，能夠對通信工程的資源分配、溝通效率及調度決策進行有效改進的技術方案。

技術實現思路

1、為解決現有技術存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于大數據分析的通信工程智能調度方法及裝置，通過本發(fā)明可以對通信工程資源提供合理的分配方式，改進消息共享方式，提高溝通協作的效率，對資源調度決策提供有效的支持。

2、在本發(fā)明實施例的第一方面，提出了一種基于大數據分析的通信工程智能調度方法，該方法包括：

3、利用數據采集設備采集通信工程數據；

4、對所述通信工程數據進行預處理，得到預處理后的數據；

5、將所述預處理后的數據輸入至通信工程調度模型，得到通信工程數據對應的智能調度數據；其中，所述通信工程調度模型根據通信工程數據樣本與智能調度數據的映射關系對機器學習模型預先訓練生成；

6、通過應用展示平臺展示所述智能調度數據。

7、在本發(fā)明實施例的第二方面，提出了一種基于大數據分析的通信工程智能調度裝置，該裝置包括：

8、采集模塊，用于利用數據采集設備采集通信工程數據；

9、預處理模塊，用于對所述通信工程數據進行預處理，得到預處理后的數據；

10、機器學習模塊，用于將所述預處理后的數據輸入至通信工程調度模型，得到通信工程數據對應的智能調度數據；其中，所述通信工程調度模型根據通信工程數據樣本與智能調度數據的映射關系對機器學習模型預先訓練生成；

11、展示模塊，用于通過應用展示平臺展示所述智能調度數據。

12、在本發(fā)明實施例的第三方面，提出了一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現基于大數據分析的通信工程智能調度方法。

13、在本發(fā)明實施例的第四方面，提出了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現基于大數據分析的通信工程智能調度方法。

14、在本發(fā)明實施例的第五方面，提出了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現基于大數據分析的通信工程智能調度方法。

15、本發(fā)明提出的基于大數據分析的通信工程智能調度方法及裝置利用數據采集設備采集通信工程數據；對所述通信工程數據進行預處理，得到預處理后的數據；將所述預處理后的數據輸入至通信工程調度模型，得到通信工程數據對應的智能調度數據；所述通信工程調度模型根據通信工程數據樣本與智能調度數據的映射關系對機器學習模型預先訓練生成；通過應用展示平臺展示所述智能調度數據；本發(fā)明整體方案通過機器學習模型實現通信工程數據分析及調度決策，可以快速、準確地處理海量通信工程數據，幫助通信工程調度系統實現快速響應和決策，降低了人為因素對決策結果的影響，提高了調度決策的準確性和效率；本發(fā)明能夠根據歷史數據和實時反饋進行自適應優(yōu)化，且通過對海量歷史數據的分析，可以預測未來一段時間內相關指標的變化趨勢，可為通信工程調度決策提供有力的技術支持。

技術特征：

1.一種基于大數據分析的通信工程智能調度方法，其特征在于，該方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述數據采集設備至少包括通信工程應用終端、通信工程測試儀器、通信工程專業(yè)數據采集軟件及企業(yè)內部子系統平臺api數據接口中的一種或多種的組合；

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述通信工程數據進行預處理，得到預處理后的數據，包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述異常值檢測采用的處理方法至少包括箱線圖法及標準分數處理方法在內的一種或多種的組合；

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通信工程調度模型根據通信工程數據樣本與智能調度數據的映射關系對機器學習模型預先訓練生成，包括：

7.一種基于大數據分析的通信工程智能調度裝置，其特征在于，該裝置包括：

8.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現權利要求1至6任一所述方法。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現權利要求1至6任一所述方法。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現權利要求1至6任一所述方法。

技術總結
本發(fā)明提出了一種基于大數據分析的通信工程智能調度方法及裝置，涉及通信工程與大數據分析技術領域，該方法包括：利用數據采集設備采集通信工程數據；對所述通信工程數據進行預處理，得到預處理后的數據；將所述預處理后的數據輸入至通信工程調度模型，得到通信工程數據對應的智能調度數據；其中，所述通信工程調度模型根據通信工程數據樣本與智能調度數據的映射關系對機器學習模型預先訓練生成；通過應用展示平臺展示所述智能調度數據。本發(fā)明可以對通信工程資源提供合理的分配方式，改進消息共享方式，提高溝通協作的效率，對資源調度決策提供有效的支持。

技術研發(fā)人員：朵灝,王文躍,王瀟,王偉華,蔣鑫
受保護的技術使用者：中國信息通信研究院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6