一种通过AI算法定位5G网络虚拟化跨层问题的方法

摘要

本发明公开了一种通过AI算法定位5G网络虚拟化跨层问题的方法，该方法包括以下步骤：S1、对海量告警相关数据进行聚类，并结合预设的模型进行告警关联分析，实现对根告警的快速定位；S2、将根告警所属的告警分类、告警描述结合人为经验、机器学习构建的故障原因诊断能力输出导致故障告警发生的最终根因。有益效果：通过综合物理层、虚拟层、网元层、动环等告警数据，增加了数据覆盖的完整性，具有故障发现时延低、故障定位时延低及基于AI的故障定位准确率高的优点，此外，本发明还可以有效地减少无效派单，从而可以有效地提高故障派单的压缩率。