本技術涉及數(shù)據(jù)處理，更具體地，涉及一種基于露天礦5g網絡優(yōu)化的數(shù)據(jù)檢測方法、數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、隨著露天礦區(qū)的不斷發(fā)展和擴大，對其運行過程中的網絡環(huán)境要求也越來越高。特別是在5g網絡覆蓋區(qū)域，露天礦區(qū)的運行日志數(shù)據(jù)量急劇增加，如何有效地處理和分析這些數(shù)據(jù)，以優(yōu)化網絡環(huán)境成為了一個亟待解決的問題。

2、傳統(tǒng)的網絡環(huán)境優(yōu)化方法通常依賴于人工巡檢和經驗判斷，這種方式不僅效率低下，而且難以保證優(yōu)化建議的準確性和全面性。此外，由于缺乏對歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的綜合分析，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法往往無法及時發(fā)現(xiàn)和解決網絡環(huán)境中存在的潛在問題。

3、近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)驅動的網絡環(huán)境優(yōu)化方法逐漸受到關注。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)檢測方法在處理露天礦區(qū)運行日志時仍存在一些不足。例如，它們可能無法有效地從海量的日志數(shù)據(jù)中提取出關鍵信息，或者無法準確地評估網絡性能的變化趨勢。此外，現(xiàn)有的方法通常忽略了歷史數(shù)據(jù)與當前數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，導致優(yōu)化建議缺乏連續(xù)性和一致性。

技術實現(xiàn)思路

1、為改善相關技術中存在的技術問題，本技術提供了一種基于露天礦5g網絡優(yōu)化的數(shù)據(jù)檢測方法、數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質。

2、第一方面，本技術實施例提供了一種基于露天礦5g網絡優(yōu)化的數(shù)據(jù)檢測方法，應用于數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)，所述方法包括：

3、在目標露天礦區(qū)運行日志流中獲取目標露天礦區(qū)運行日志與過往露天礦區(qū)運行日志；所述目標露天礦區(qū)運行日志流是基于目標數(shù)據(jù)文本轉換周期，對目標5g網絡覆蓋區(qū)域進行露天礦區(qū)運行數(shù)據(jù)采集轉換后所得到的露天礦區(qū)運行日志流；所述過往露天礦區(qū)運行日志是指所述目標露天礦區(qū)運行日志流中，所述目標露天礦區(qū)運行日志的前一個露天礦區(qū)運行日志；

4、獲取所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量，以及所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的過往運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量；

5、基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量生成關于所述目標露天礦區(qū)運行日志的第一網絡質量評價向量，基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量和所述過往運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量，生成關于所述過往露天礦區(qū)運行日志的第二網絡質量評價向量，依據(jù)所述第一網絡質量評價向量和所述第二網絡質量評價向量，將所述目標露天礦區(qū)運行日志與所述過往露天礦區(qū)運行日志進行知識疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加描述知識；

6、基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量、所述目標疊加描述知識以及所述過往露天礦區(qū)運行日志，確定所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的最終網絡環(huán)境優(yōu)化建議。

7、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量包括所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的第一設備狀態(tài)注意力向量與第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量；

8、所述基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量生成關于所述目標露天礦區(qū)運行日志的第一網絡質量評價向量，包括：

9、將所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量，錄入到時域疊加處理網絡；

10、通過所述時域疊加處理網絡的第一殘差連接分支，對所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量進行殘差連接處理，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的第一運行日志殘差語義向量；

11、通過所述時域疊加處理網絡的第二殘差連接分支，對所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量進行殘差連接處理，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的第二運行日志殘差語義向量；

12、將所述第一運行日志殘差語義向量與所述第二運行日志殘差語義向量進行語義單元特征點積，得到關于所述目標露天礦區(qū)運行日志的第一網絡質量評價向量。

13、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量包括所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的第一設備狀態(tài)注意力向量與第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量，所述過往運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量包括所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的第二設備狀態(tài)注意力向量與第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量；

14、所述基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量和所述過往運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量，生成關于所述過往露天礦區(qū)運行日志的第二網絡質量評價向量，包括：

15、將所述第二設備狀態(tài)注意力向量與所述第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量分別進行特征遷移操作，得到所述第二設備狀態(tài)注意力向量對應的設備狀態(tài)遷移向量，以及所述第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量對應的環(huán)境監(jiān)測遷移向量；

16、將所述第一設備狀態(tài)注意力向量、所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量、所述設備狀態(tài)遷移向量以及所述環(huán)境監(jiān)測遷移向量錄入到時域疊加處理網絡；

17、通過所述時域疊加處理網絡的第一殘差連接分支，對所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量進行殘差連接處理，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標運行日志殘差語義向量；

18、通過所述時域疊加處理網絡的第二殘差連接分支，對所述設備狀態(tài)遷移向量與所述環(huán)境監(jiān)測遷移向量進行殘差連接處理，得到所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的過往運行日志殘差語義向量；

19、將所述目標運行日志殘差語義向量與所述過往運行日志殘差語義向量進行語義單元特征點積，得到關于所述過往露天礦區(qū)運行日志的第二網絡質量評價向量。

20、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述依據(jù)所述第一網絡質量評價向量和所述第二網絡質量評價向量，將所述目標露天礦區(qū)運行日志與所述過往露天礦區(qū)運行日志進行知識疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加描述知識，包括：

21、獲取樸素貝葉斯分類器，通過所述樸素貝葉斯分類器與所述第一網絡質量評價向量，確定關于所述目標露天礦區(qū)運行日志的第一知識向量集成權重；

22、通過所述樸素貝葉斯分類器與所述第二網絡質量評價向量，確定關于所述過往露天礦區(qū)運行日志的第二知識向量集成權重；

23、基于所述第一知識向量集成權重和所述第二知識向量集成權重，將所述目標露天礦區(qū)運行日志與所述過往露天礦區(qū)運行日志進行知識疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加描述知識。

24、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述第一知識向量集成權重和所述第二知識向量集成權重，將所述目標露天礦區(qū)運行日志與所述過往露天礦區(qū)運行日志進行知識疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加描述知識，包括：

25、獲取所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標網絡狀態(tài)擾動線性變量、目標傳輸丟包量化線性變量與目標數(shù)據(jù)延時量化線性變量，獲取所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的過往疊加網絡狀態(tài)擾動線性變量、過往疊加傳輸丟包量化線性變量以及過往疊加數(shù)據(jù)延時量化線性變量；

26、基于所述第一知識向量集成權重與所述第二知識向量集成權重，將所述目標傳輸丟包量化線性變量與所述過往疊加傳輸丟包量化線性變量進行疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加傳輸丟包量化線性變量；

27、基于所述第一知識向量集成權重與所述第二知識向量集成權重，將所述目標網絡狀態(tài)擾動線性變量與所述過往疊加網絡狀態(tài)擾動線性變量進行疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加網絡狀態(tài)擾動線性變量；

28、基于所述第一知識向量集成權重與所述第二知識向量集成權重，將所述目標數(shù)據(jù)延時量化線性變量與所述過往疊加數(shù)據(jù)延時量化線性變量進行疊加，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加數(shù)據(jù)延時量化線性變量；

29、將所述目標疊加傳輸丟包量化線性變量、所述目標疊加網絡狀態(tài)擾動線性變量以及所述目標疊加數(shù)據(jù)延時量化線性變量，確定為所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標疊加描述知識。

30、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量、所述目標疊加描述知識以及所述過往露天礦區(qū)運行日志，確定所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的最終網絡環(huán)境優(yōu)化建議，包括：

31、基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量、所述目標疊加描述知識以及所述過往露天礦區(qū)運行日志，確定所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標集成交互知識向量；

32、將所述目標集成交互知識向量錄入到目標網絡環(huán)境優(yōu)化檢測網絡中，在所述目標網絡環(huán)境優(yōu)化檢測網絡中，基于所述目標集成交互知識向量輸出所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的最終網絡環(huán)境優(yōu)化建議。

33、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量包括第一設備狀態(tài)注意力向量與第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量；所述過往運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量包括所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的第二設備狀態(tài)注意力向量與第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量；

34、所述基于所述目標運行日志聯(lián)動數(shù)據(jù)狀態(tài)向量、所述目標疊加描述知識以及所述過往露天礦區(qū)運行日志，確定所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標集成交互知識向量，包括：

35、獲取所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的參考知識向量；所述參考知識向量包括所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量；

36、將所述參考知識向量中，除所述第一設備狀態(tài)注意力向量與所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量之外的注意力向量，確定為剩余注意力向量；

37、將所述目標疊加描述知識、所述第一設備狀態(tài)注意力向量、所述第一環(huán)境監(jiān)測注意力向量以及所述剩余注意力向量進行向量集成，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的運行日志集成向量；

38、將所述第二設備狀態(tài)注意力向量與所述第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量分別進行特征遷移操作，得到所述第二設備狀態(tài)注意力向量對應的設備狀態(tài)遷移向量，以及所述第二環(huán)境監(jiān)測注意力向量對應的環(huán)境監(jiān)測遷移向量；

39、將所述運行日志集成向量、所述設備狀態(tài)遷移向量以及所述環(huán)境監(jiān)測遷移向量進行特征交互，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的目標集成交互知識向量。

40、結合第一方面，在第一方面的一種可能的實現(xiàn)方式中，所述在所述目標網絡環(huán)境優(yōu)化檢測網絡中，基于所述目標集成交互知識向量輸出所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的最終網絡環(huán)境優(yōu)化建議，包括：

41、通過所述目標網絡環(huán)境優(yōu)化檢測網絡，確定所述目標集成交互知識向量對應的第一運行日志優(yōu)化模擬結果、第二運行日志優(yōu)化模擬結果、第一網絡環(huán)境優(yōu)化決策特征以及第二網絡環(huán)境優(yōu)化決策特征；所述第一運行日志優(yōu)化模擬結果未包含錯誤文本，所述第一運行日志優(yōu)化模擬結果的特征識別度大于所述第二運行日志優(yōu)化模擬結果的特征識別度；

42、在所述目標網絡環(huán)境優(yōu)化檢測網絡中，通過所述第一網絡環(huán)境優(yōu)化決策特征將所述第一運行日志優(yōu)化模擬結果與所述第二運行日志優(yōu)化模擬結果進行網絡環(huán)境優(yōu)化檢測，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的初始網絡環(huán)境優(yōu)化建議；

43、獲取所述過往露天礦區(qū)運行日志對應的過往網絡環(huán)境優(yōu)化建議，通過所述第二網絡環(huán)境優(yōu)化決策特征將所述初始網絡環(huán)境優(yōu)化建議與所述過往網絡環(huán)境優(yōu)化建議進行聯(lián)合更新，得到所述目標露天礦區(qū)運行日志對應的最終網絡環(huán)境優(yōu)化建議。

44、第二方面，本技術還提供了一種數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)，包括：一個或多個處理器，存儲器，以及一個或多個程序，其中，所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置為由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個程序包括用于執(zhí)行任意一種所述的基于露天礦5g網絡優(yōu)化的數(shù)據(jù)檢測方法。

45、第三方面，本技術還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執(zhí)行任意一種所述的基于露天礦5g網絡優(yōu)化的數(shù)據(jù)檢測方法。

46、本技術提出了一種基于數(shù)據(jù)檢測系統(tǒng)的露天礦區(qū)網絡環(huán)境優(yōu)化方法。該方法通過實時獲取目標露天礦區(qū)的運行日志流，并結合歷史數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù)進行分析，以生成全面、準確的網絡環(huán)境優(yōu)化建議。通過這種方法，不僅可以提高優(yōu)化工作的效率和準確性，還可以為露天礦區(qū)的安全、高效運行提供有力保障。