光纤故障预测方法、装置及存储介质与流程

本技术涉及光通信，尤其涉及一种光纤故障预测方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着互联网以及物联网的发展，网络对用户的影响也越来越大，对网络中承载数据传输的光纤的可靠性的要求也越来越高。由于光纤会随着时间而劣化，基于光纤进行传输的信号随时都有可能因为光纤的劣化而出现异常。因此，在光纤出现故障时，提前预测光纤异常，以便及时对光纤进行预测性维护。及时对光纤进行故障修复即为重要。

2、现有的光纤故障确定方法中一般是在光纤出现故障后，通过人工上报的方式，逐层定位光纤的故障，最后采取相应的措施解决故障问题，从而恢复网络通信。但上述的光纤故障确定方法的效率及可靠性较低，且会大大降低用户的体验感。

技术实现思路

1、本技术提供一种光纤故障预测方法、装置及存储介质，解决了目前的光纤故障确定方法的可靠性较低的问题，能够提高光纤故障预测的效率及可靠性。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种光纤故障预测方法，该方法包括：根据第一模型以及第一时间点，得到目标光纤段在第一时间点的目标光衰及目标误码率；第一模型是通过目标光纤段在多个历史时间点的光衰以及误码率训练得到的；根据第一时间点的目标光衰及目标误码率，通过第二模型预测目标光纤段满足预设故障条件时的目标时间点；目标光纤段在目标时间点的光衰大于第一阈值，和/或，误码率大于第二阈值。

4、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：获取多个历史时间点的光衰以及误码率；将第一历史时间点的光衰以及误码率以及第二历史时间点的光衰以及误码率输入神经网络模型，得到第二历史时间点对应的权重函数；第二历史时间点的权重函数中包含了第一时间点的权重变量；第一历史时间点位于所述第二历史时间点之前；对各个历史时间点对应的目标权重函数进行求解，确定第一模型。

5、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：将权重函数通过激活函数进行训练，得到目标权重函数，目标权重函数呈非线性分布。

6、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：将多个历史时间点的光衰以及误码率进行数据归一化，得到归一化后的光衰及误码率；归一化后的光衰及误码率均为目标区间内的数值。

7、结合上述第一方面，在一种可能的实现方式中，该方法还包括：根据第一模型以及第一时间点，确定目标光纤段在第一时间点的光衰及误码率；第一时间点的光衰及误码率为归一化值；对第一时间点的光衰及误码率进行反归一化，得到目标光衰及目标误码率。

8、第二方面，本技术提供一种光纤故障预测装置，该装置包括：处理单元；处理单元，用于根据第一模型以及第一时间点，得到目标光纤段在第一时间点的目标光衰及目标误码率；第一模型是通过目标光纤段在多个历史时间点的光衰以及误码率训练得到的；处理单元，还用于根据第一时间点的目标光衰及目标误码率，通过第二模型预测目标光纤段满足预设故障条件时的目标时间点；目标光纤段在目标时间点的光衰大于第一阈值，和/或，误码率大于第二阈值。

9、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，该装置还包括：通信单元；通信单元，用于获取多个历史时间点的光衰以及误码率；处理单元，还用于将第一历史时间点的光衰以及误码率以及第二历史时间点的光衰以及误码率输入神经网络模型，得到第二历史时间点对应的权重函数；第二历史时间点的权重函数中包含了第一时间点的权重变量；第一历史时间点位于第二历史时间点之前；处理单元，还用于对各个历史时间点对应的目标权重函数进行求解，确定第一模型。

10、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于：将权重函数通过激活函数进行训练，得到目标权重函数，目标权重函数呈非线性分布。

11、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于：将多个历史时间点的光衰以及误码率进行数据归一化，得到归一化后的光衰及误码率；归一化后的光衰及误码率均为目标区间内的数值。

12、结合上述第二方面，在一种可能的实现方式中，处理单元，具体用于：根据第一模型以及第一时间点，确定目标光纤段在第一时间点的光衰及误码率；第一时间点的光衰及误码率为归一化值；对第一时间点的光衰及误码率进行反归一化，得到目标光衰及目标误码率。

13、第三方面，本技术提供了一种光纤故障预测装置，该装置包括：处理器和通信接口；通信接口和处理器耦合，处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的光纤故障预测方法。

14、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在终端上运行时，使得终端执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中描述的光纤故障预测方法。

15、第五方面，本技术提供一种包含指令的计算机程序产品，当计算机程序产品在光纤故障预测装置上运行时，使得光纤故障预测装置执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的光纤故障预测方法。

16、第六方面，本技术提供一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行计算机程序或指令，以实现如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的光纤故障预测方法。

17、具体的，本技术中提供的芯片还包括存储器，用于存储计算机程序或指令。

18、需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与装置的处理器封装在一起的，也可以与装置的处理器单独封装，本技术对此不作限定。

19、第七方面，本技术提供一种光纤故障预测系统，包括：光纤和数据处理服务器，其中数据处理服务器用于执行如第一方面和第一方面的任一种可能的实现方式中所描述的光纤故障预测方法。

20、本技术中第二方面至第七方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面至第七方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

21、在本技术中，上述光纤故障预测装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本技术类似，属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内。

22、本技术的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

23、上述方案至少带来以下有益效果：基于上述技术方案，本技术提供的光纤故障预测方法，首先根据第一模型以及第一时间点，得到目标光纤段在第一时间点的目标光衰及目标误码率。由于第一模型是通过目标光纤段在多个历史时间点的光衰以及误码率训练得到的，因此，将第一时间点输入第一模型中可以得到第一时间点对应的光衰及误码率。然后根据第一时间点的目标光衰及目标误码率，通过第二模型预测目标光纤段在光衰大于第一阈值，和/或，误码率大于第二阈值时的目标时间点。相比于目前通过人工定位光纤故障存在的效率低及可靠性低的问题，上述技术方案通过预测光纤故障的时间点，从而便于工作人员在光纤故障之前提前维护，大大提高了光纤故障预测的效率及可靠性。