(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210581629.4 (22)申请日 2022.05.26 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 刘明坤　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎专利商标代理事务 所(普通合伙) 44325 专利代理师 张美君 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G08B 21/18(2006.01) (54)发明名称 基于大数据分析的预警方法及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 提供一种基于大 数据分析的预 警方法， 利用预设算法对第一原始 数据的数据特征进行训练， 构建出预测模型， 实 现业务数据精准预测， 用于预测数据的趋势走 向， 利用预测模型， 对第二原始数据进行趋势预 测， 得到第二原始数据的预测值， 若预测值与第 二原始数据之间的差值集合大于第一动态阈值 集合， 则输出告警信息， 基于告警信息中各告警 项目之间的关联关系， 以及 告警信息确定出的异 常原因， 构建告警策略链条， 将实时业务数据中 的实时告警信息与告警策略链条中的目标节点 信息匹配， 根据目标节点信息向预 警终端发送预 警信息， 根据预警信息可 以快速定位故障位置， 提升系统的可用性。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114881349 A 2022.08.09 CN 114881349 A 1.一种基于大 数据分析的预警方法， 其特 征在于， 包括： 利用预设算法对第一原始数据的数据特征进行训练， 构建出预测模型； 其中， 所述预设 算法是根据所述数据特 征从预设数据库中选取 得到； 通过所述预测模型对第二原 始数据进行趋势预测， 得到所述第二原 始数据的预测值； 若所述预测值与所述第二原始数据之间的差值集合， 大于第一动态阈值集合， 则输出 告警信息； 所述告警信息用于表征 所述第二原 始数据中出现异常的情况； 基于所述告警信息中各告警项目之间的关联关系， 以及所述告警信息的异常原因， 构 建告警策略链条； 其中， 所述告警信息中各告警项目之间的关联关系是利用Apr iori算法与 FP‑Growth算法根据所述告警信息分析得到； 所述告警信息的异常原因通过决策树算法得 到； 若实时业务数据中的实时告警信 息与所述告警策略链条中的目标节点信 息匹配， 则根 据所述目标节点信息向预警 终端发送预警信息 。 2.如权利要求1所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述利用预设算法对 第一原始数据的数据特 征进行训练， 构建出 预测模型， 包括： 利用主成分 分析技术对所述第一原 始数据进行处 理， 得到第一原 始数据的数据特 征； 通过预设算法对所述第一原 始数据的数据特 征进行训练， 构建出 预测模型。 3.如权利要求1所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述若所述预测值与 所述第二原 始数据之间的差值 集合， 大于第一动态阈值 集合， 则输出告警信息， 包括： 在预设的周期内， 对所述预测值与所述第二原始数据求均值， 得到得到周期内的平均 预测值和平均第二原 始数据； 当所述周期内的平均预测值和平均第二原始数据之间的差值集合大于第一动态阈值 集合时， 得到异常周期点； 根据所述异常周期点和预设的周期阈值， 输出告警信息 。 4.如权利要求3所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述根据所述异常周 期点和预设的周期阈值， 输出告警信息， 包括： 当所述异常周期点连续出现的个数 大于所述预设的周期阈值时， 输出告警信息 。 5.如权利要求1所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述基于所述告警信 息中各告警项目之间的关联关系， 以及所述告警信息的异常原因， 构建告警策略链条， 包 括： 对所述告警信 息中各告警项目进行分类分析， 利用决策树算法得到告警项目的异常原 因； 利用Apriori算法与FP ‑Growth算法， 以及所述告警项目的异常原因， 通过数据挖掘技 术， 得到所述告警信息中各告警项目之间的关联关系； 将所述告警信息中各告警项目之间的关联关系作为告警策略链条。 6.如权利要求1所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述若实时业务数据 中的实时告警信息与所述告警策略链条中的目标节点信息匹配， 则根据所述目标节点信息 向预警终端发送预警信息， 包括： 通过实时业务数据的预测值与实时业务数据的差值集合， 与第一动态阈值集合比较， 得到实时告警信息；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114881349 A 2通过所述实时告警信 息与所述告警策略链条中的目标节点信 息的匹配， 在所述告警策 略链条中查找与所述目标节点信息相关联的节点信息， 得到所述告警策略链条中目标节点 的相关联节点告警信息； 基于所述相关联节点告警信息， 利用配置系统向预警 终端发送预警信息 。 7.如权利要求6所述的基于大数据分析的预警方法， 其特征在于， 所述基于所述相关联 节点告警信息， 利用配置系统向预警 终端发送预警信息， 包括： 基于所述相关联节点告警信息， 在配置系统中指定目标预警终端， 向目标预警终端发 送预警信息 。 8.一种基于大 数据分析的预警方法装置， 其特 征在于， 训练单元： 利用预设算法对第一原始数据的数据特征进行训练， 构建出预测模型； 其 中， 所述预设算法是根据所述数据特 征从预设数据库中选取 得到； 预测单元： 通过所述预测模型对第二原始数据进行趋势预测， 得到所述第二原始数据 的预测值； 告警单元： 若所述预测值与所述第二原始数据之间的差值集合， 大于第一动态阈值集 合， 则输出告警信息； 所述告警信息用于表征 所述第二原 始数据中出现异常的情况； 构建单元： 基于所述告警信息中各告警项目之间的关联关系， 以及所述告警信息的异 常原因， 构建告警策略链条； 其中， 所述告警信息中各告警项目之间的关联关系是利用 Apriori算法与FP ‑Growth算法根据所述告警信息分析得到； 所述告警信息的异常原因通过 决策树算法得到； 发送单元： 若实时业务数据中的实时告警信 息与所述告警策略链条中的目标节点信 息 匹配， 则根据所述目标节点信息向预警 终端发送预警信息 。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机可读指 令， 其特征在于， 所述计算机可读指 令为权利要求 1‑7任意一项 所述 的引擎生成的可读指令 。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储计算机指 令， 该计算机指令用于使该计算机执 行前述任一权利要求1 ‑7所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114881349 A 3