СПОСОБ И СИСТЕМА ОБНОВЛЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕНДЕНЦИИ К УХУДШЕНИЮ ОПТИЧЕСКИХ РАБОЧИХ ХАРАКТЕРИСТИК

1. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик, включающий следующие этапы: построение рекуррентной нейронной сети для прогнозирования тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик на основе исходных ключевых показателей оптических рабочих характеристик и извлечение новых ключевых показателей оптических рабочих характеристик из добавленных показателей оптических рабочих характеристик, причем указанный процесс извлечения ключевых показателей рабочих характеристик включает: выполнение сингулярного разложения матрицы временных рядов с получением произведения левой матрицы сингулярного пространства, матрицы сингулярных значений и правой матрицы сингулярного пространства; отбрасывание элементов после n-го элемента в трех указанных матрицах, если пропорциональная доля первых n элементов на диагонали матрицы сингулярных значений превысила пороговое значение степени важности; и перемножение трех матриц с отброшенными элементами для получения матрицы ключевых показателей рабочих характеристик, все элементы которой представляют собой ключевые показатели рабочих характеристик, причем ключевые показатели рабочих характеристик содержат исходные ключевые показатели рабочих характеристик и новые ключевые показатели рабочих характеристик; получение коэффициента корреляции путем вычисления ковариации между новыми показателями рабочих характеристик и исходными показателями рабочих характеристик и выбор новых ключевых показателей рабочих характеристик, при которых указанный коэффициент корреляции меньше порогового значения степени влияния или равен ему, в качестве всех или части образцов для обновления рекуррентной нейронной сети.
2. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 1, согласно которому для каждого объекта обработки в оборудовании связи каждый показатель оптических рабочих характеристик образует временные ряды после его периодического сбора, и временные ряды всех показателей оптических рабочих характеристик объекта обработки образуют матрицу ременных рядов.
3. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 1, согласно которому при извлечении ключевых показателей рабочих характеристик из показателей оптических рабочих характеристик сначала удаляют ненадлежащие показатели оптических рабочих характеристик путем очистки данных, и затем строят матрицу временных рядов для надлежащих показателей оптических рабочих характеристик.
4. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 1, согласно которому построение рекуррентной нейронной сети для прогнозирования тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик на основе исходных показателей рабочих характеристик включает: использование исходных показателей рабочих характеристик в качестве обучающих образцов, выбор модели рекуррентной нейронной сети и аппроксимацию функции тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик; при этом входные данные рекуррентной нейронной сети представляют собой ключевые показатели рабочих характеристик объекта обработки в текущий момент времени или ключевые показатели рабочих характеристик за множество связанных моментов времени, а выходные данные представляют собой оставшийся срок службы объекта обработки в следующий момент времени.
5. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 1, согласно которому использование ключевых показателей рабочих характеристик за множество связанных моментов времени в качестве входных данных рекуррентной нейронной сети включает объединение вместе ключевых показателей рабочих характеристик в текущий момент времени и ключевых показателей рабочих характеристик в предыдущий момент времени в качестве входных данных рекуррентной нейронной сети.
6. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по любому из пп. 1-5, согласно которому выбирают новые ключевые показатели рабочих характеристик, при которых коэффициент корреляции меньше порогового значения степени влияния или равен ему, в качестве части образцов для обновления рекуррентной нейронной сети, вместе с исходными ключевыми показателями рабочих характеристик.
7. Способ обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по любому из пп. 1-5, согласно которому выбирают новые ключевые показатели рабочих характеристик, при которых коэффициент корреляции меньше порогового значения степени влияния или равен ему, в качестве всех образцов для выполнения инкрементного обновления рекуррентной нейронной сети.
8. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик, содержащая: модуль сбора показателей оптических рабочих характеристик, который выполнен с возможностью сбора показателей оптических рабочих характеристик, содержащих исходные показатели оптических рабочих характеристик и вновь добавленные показатели оптических рабочих характеристик; модуль извлечения ключевых показателей рабочих характеристик, который выполнен с возможностью извлечения исходных ключевых показателей рабочих характеристик из исходных показателей оптических рабочих характеристик и дополнительно выполнен с возможностью извлечения новых ключевых показателей рабочих характеристик из вновь добавленных показателей оптических рабочих характеристик; модуль выбора корреляции, который выполнен с возможностью получения коэффициента корреляции путем вычисления ковариации между новыми показателями рабочих характеристик и исходными показателями рабочих характеристик и с возможностью выбора новых ключевых показателей рабочих характеристик, при которых указанный коэффициент корреляции меньше порогового значения степени влияния или равен ему; рекуррентную нейронную сеть, которая построена на основе исходных ключевых показателей рабочих характеристик, выполнена с возможностью прогнозирования тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик и дополнительно выполнена с возможностью использования выбранных новых ключевых показателей рабочих характеристик в качестве всех или части образцов для обновления.
9. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 8, в которой модуль сбора показателей оптических рабочих характеристик дополнительно выполнен с возможностью формирования временных рядов после периодического сбора каждого показателя оптических рабочих характеристик и с возможностью формирования временных рядов всех показателей оптических рабочих характеристик по каждому объекту обработки в виде матрицы временных рядов.
10. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 9, в которой извлечение ключевых показателей рабочих характеристик указанным модулем извлечения ключевых показателей рабочих характеристик включает: выполнение сингулярного разложения матрицы временных рядов с получением произведения левой матрицы сингулярного пространства, матрицы сингулярных значений и правой матрицы сингулярного пространства; отбрасывание элементов после n-го элемента в трех указанных матрицах, если пропорциональная доля первых n элементов на диагонали матрицы сингулярных значений превысила пороговое значение степени важности; и перемножение трех матриц с отброшенными элементами с получением матрицы ключевых показателей рабочих характеристик, все элементы которой представляют собой ключевые показатели рабочих характеристик.
11. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по п. 10, в которой рекуррентная нейронная сеть выполнена с возможностью использования исходных ключевых показателей рабочих характеристик в качестве обучающих образцов и аппроксимации функции тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик, и входные данные рекуррентной нейронной сети представляют собой ключевые показатели рабочих характеристик объекта обработки в текущий момент времени или ключевые показатели рабочих характеристик за множество связанных моментов времени, а выходные данные представляют собой оставшийся срок службы объекта обработки в следующий момент времени.
12. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по любому из пп. 8-11, согласно которой рекуррентная нейронная сеть использует выбранные новые ключевые показатели рабочих характеристик в качестве части образцов для выполнения обновления вместе с исходными ключевыми показателями рабочих характеристик.
13. Система обновления прогноза тенденции к ухудшению оптических рабочих характеристик по любому из пп. 8-11, согласно которой рекуррентная нейронная сеть использует выбранные новые ключевые показатели рабочих характеристик в качестве всех образцов для выполнения инкрементного обновления.