数据挖掘在现代广播电视技术维护中的应用

【摘要】随着现代广播电视技术的快速发展，设备维护与管理的重要性日益凸显。而作为一种高效的信息处理技术，数据挖掘在广播电视技术维护领域的应用价值也逐渐被重视。本文在简要介绍数据挖掘概念的基础上，分析了现阶段的技术维护工作和广播电视技术维护中数据挖掘的应用价值，并着重从三个方面探讨了数据挖掘在现代广播电视技术维护中的应用，希望能够为广播电视行业的稳定发展提供技术支持和方法参考。

【关键词】数据挖掘；广播电视；技术维护

中图分类号：TN92" " " " " " " " " " " " " " 文献标识码：A" " " " " " " " " " " " " " DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.22.008

随着信息技术的迅猛发展和媒体融合的深入推进，现代广播电视行业面临着前所未有的机遇与挑战。一方面，节目制作和播出技术变得越来越复杂，对技术维护也提出了更高的要求；另一方面，观众愈加注重节目质量和服务体验，任何技术故障都可能严重影响用户体验和品牌形象。传统的广播电视技术维护手段大多依赖人工经验和简单的自动化系统，不仅难以应对海量数据的实时分析，也无法实现对故障的精准定位[1]。在此背景下，数据挖掘技术凭借其强大的数据处理和分析能力，给现代广播电视技术维护提供了全新的思路和方法。数据挖掘技术可通过深度分析大量历史数据，发现潜在的故障模式和趋势，从而实现对技术维护的智能化支持。本文基于数据挖掘概念，分析了现阶段的技术维护工作和广播电视技术维护中数据挖掘的应用价值，并着重探讨了数据挖掘在故障预测、故障诊断、性能优化等方面的具体应用，并提出了相应的实施策略和建议。

1. 数据挖掘概述

数据挖掘，简而言之，是一个从海量数据中自动提取、识别并归纳出有价值的信息、模式及潜在规律的高级分析过程[2]。这一过程涉及三个主要步骤，分别是数据准备、数据挖掘以及结果解释与应用。在数据准备阶段，为确保数据的质量和适用性，需进行的工作包括数据清洗、数据集成、数据转换和特征选择等。而在数据挖掘阶段则需要进行模式识别和模型构建，借助统计方法和机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）发现数据中的模式，并以这些模式为基础对预测模型或分类模型进行构建。最后，在结果解释与应用阶段，转化挖掘出来的知识和模式，使之变成容易理解的形式，同时在实际场景中应用这些结果，以改进业务流程，或是为决策提供支持。

由于数据挖掘涉及多个环节，如数据清洗、预处理、可视化、分析及模型构建等，因而对从业者提出了较高的要求，既要具备扎实的统计学基础，还要掌握机器学习算法、编程技能及数据库知识，同时能够将各类数据挖掘工具熟练运用。受数据量爆炸性增长的影响，加之计算能力的显著提升与算法技术的持续革新，数据挖掘技术的发展日趋智能化，并且也具备更强的实时性、更好的可解释性，这无疑为各行业的数字化转型与智能化进程注入了强大的推动力量，加速了其升级步伐。

2. 现阶段技术维护工作分析

2.1 目前主要采取的维护方式

当前，广电技术领域内的维护策略主要包含三种模式：即针对突发故障的应急响应维护、旨在对潜在问题的预防性维护以及通过测试手段提前识别隐患的测试性维护。

2.1.1 故障应急性维护

需要构建一套完善且高效的播出故障应急响应机制，确保信号传输的安全性与稳定性，有效减少停播事件的发生频率，相关内容包括以下几点。

（1）根据节目播出的实际需要，精准调配值班人员。值班人员需时刻保持警觉，迅速识别并及时响应播出设备中出现的一切异常状况。在必要时，采取替代播出的策略，以最短的时间恢复正常播出，使设备与播出安全均得到有效保证。

（2）遵循简明高效的原则，设计应急处置预案，让人员实施、操作起来更加方便。

（3）积极组织相关人员参与培训教育与预案演练活动。必须认识到，播出安全的坚实基石在于人员与制度的紧密融合，在参与运维工作之前，技术人员必须接受基础知识和安全方面的教育培训，确保每个人不仅拥有坚实的理论基础，还具备较强的实践操作能力。

（4）部署应急备份设施与设备。对于供配电、信号源、发射等关键系统，均应采取周密的备份策略，并定期开展严格的测试与校验，保障所有设备设施的完好性与可靠性。

（5）加强管理值班过程。播出部门应围绕交接班、巡视、测试、监测等制定详细的管理办法，明确指出各项工作该如何操作，有哪些需要注意，且针对这些工作内容的完成情况应由管理人员负责，严格进行监督检查。

2.1.2 预防性维护

采取一系列有效手段降低故障发生概率，包括周期性检修、运行中巡视等，具体工作内容如下。

（1）在检修流程中，明确界定多种检修类型，包括但不限于外观的细致审查、设备的深度清洁与保养、必要的拆卸维修、元器件的更换作业、功能的全面校验，以及针对性能的测试与调整等。

（2）精准制订检修计划，深入剖析设备及其零部件的构造与功能关联，依据其运作机理，参考设备制造商的推荐指南，并将类型相同的设备在维护方面经验做法联系起来，知晓各个组件以及设备的特定部位需采取何种检修方式。

（3）检修周期的设定需细致考量设备运行环境的多项具体条件，包括但不限于环境温度的波动范围、湿度的适宜度以及潜在烟雾等不利因素的存在。基于这些综合因素，科学合理地规划出每项检修任务之间的适宜间隔期。

（4）在明确检修任务的基础上，结合人员能力特点与实际情况，于部门内部实施精细化的检修任务分配策略，清晰界定每位检修人员的责任区域和职责范围，确保检修工作的有序开展和高效执行。

（5）采用复查与随机抽查的双重策略，对检修过程及结果进行详尽检验。同时，构建一套完善的故障逆向追踪与回溯机制，以此作为保障检修质量的有效手段。

2.1.3 测试性维护

测试性维护实质上可视为预防性维护策略的一种深化与扩展，亦可被理解为更高层次的预防性维护手段[3]。一般在安装完设备，结束调试流程后，就会进行验收测试，并将结果以报告的形式呈现，一旦验收达标，维护管理团队应立即启动维护档案的建立工作，同时遵循既定的检修周期计划，或在核心部件更换、重大故障修复后，利用高精度仪器对设备的关键播出参数进行专业检测。检测完成后，维护人员须将测试结果准确无误地记录在维护档案中，随后进行详尽地对比分析，以全面掌握设备当前状态，适时调整设备维护策略。

2.2 目前维护方式的不足

目前，上述提及的三种策略在广播电视的安全播出管理体系中均扮演着至关重要的角色，但应引起重视的是，以上三种维护方式也存在以下的弊端。

（1）在制度执行过程中，人的因素占据主导地位，不同个体间展现出的执行差异往往会直接影响安全播出的最终成效。就以上三种维护方式来说，居于关键位置的均是人员。然而，在具体实施过程中，鉴于每位技术人员素质与能力的差异性，他们对设备内部结构、电路布局的认知深度以及个人长期积累的实践经验，均对故障识别与排除的效率产生着至关重要的影响，是决定处理时长的关键要素；他们对预案的掌握熟练度及在紧急处置情境下展现的心理承受力，均对应急响应的时效性产生直接且显著的影响；此外，工作人员的责任心及其对于自动化设备的依赖程度，也在很大程度上影响着值班维护工作的全面性与有效性，同时也对减少人为责任事故的发生率具有决定性作用。由近年来的播出情况可知，虽然安全播出的总体效能稳步上升，停播频率显著下降，但不容忽视的趋势是，责任性事故在停播总时长中所占比例及事故统计中的权重均呈现增长趋势。

（2）为验证检修工作周期是否合理，花费的时间较久，不能第一时间进行调整。很多时候都要在出现停播事故后，才能发现隐蔽性较强、概率低的故障点，并做出应对。

3. 广播电视技术维护中数据挖掘的应用价值

在广播电视的技术使用过程中，常有大量实时性运行的数据存在，采用传统的统计分析方法处理这类数据时，往往难以深入挖掘并揭示其内在的深层次规律与趋势，而使用数据挖掘技术则有助于顺利挖掘、利用已有的信息资源价值[4]。在广播电视技术维护领域引入数据挖掘技术，能够创造性地弥补传统维护手段的局限性，且利用这一技术还可预先报警实时数据阈值，第一时间预警存在异态的设备，提供实时性的技术维护，由此也充分体现了在线监测的维护特点。近年来，广播电视领域对安全播出的日常管理给予了前所未有的重视，而数据挖掘技术的引入，则在技术维度上为这一常态管理提供了强有力的支撑与促进。通过数据挖掘，依托计算机的实时计算能力，能够深度挖掘当前自动化系统中运行的海量数据，增强传输信号系统、设备的自适应能力、自调整能力，让整个系统变得更加稳定可靠，从而降低维护成本和停播率。另外，数据挖掘也与无线技术设备管理目标相一致，对目前的技术发展趋势与方向来说是更适合的，利用现代化的技术手段可有效降低电视播出风险的等级[5]。

4. 数据挖掘在广播电视技术维护中的应用

4.1 故障预测

故障预测是广播电视技术维护中的一项关键任务。数据采集与预处理是这一过程的基础。通过将温度传感器、电流传感器等各种传感器安装在广播电视系统中，能够实时采集设备运行数据[6]。为保证数据质量，应进行数据清洗，把无效数据、异常值和缺失值有效去除。之后利用数据转换将原始数据标准化或归一化，使其适合进一步分析。特征选择则是挑选和故障预测最相关的特征变量，减少冗余信息。在故障模式识别阶段，借助决策树、支持向量机、神经网络等机器学习算法进行模式识别。通过分析设备运行数据，提取包括设备温度变化趋势、电压波动频率等在内的关键特征，并使用标记的历史故障数据训练模型，识别不同的故障模式。基于训练好的模型，构建预测模型以对今后可能出现的故障做出预测，同时借助交叉验证等方法评估模型的部分指标，如准确性、召回率等，保证模型的可靠性。以某电视信号传输为例，某信号源站点设备经常发生故障导致信号中断。通过安装传感器收集设备运行数据，并利用数据挖掘技术识别故障模式，构建预测模型。经过一段时间的运行，对比实施前后故障发生次数，同时对预测模型的有效性做出评估。在将这一系列步骤完成后，能够更准确地预测故障，减少故障发生的概率，进而有助于实现电视信号传输系统的稳定运行。

4.2 故障诊断

在广播电视技术维护中，数据挖掘技术凭借聚类分析与决策树模型的构建，可迅速且精准地识别设备故障，实现高效维修[7]。具体来说，这一过程主要包括以下几个步骤：首先，从故障数据中提取关键特征，包括故障发生的时间、故障代码、设备的状态参数、设备运行的日志数据等，通过对这部分数据进行预处理，去除噪声和冗余信息，确保后续分析的准确性；接着，利用聚类算法（如K-means、层次聚类或DBSCAN等）对故障数据进行聚类分析，把具有相似特征的数据归为一类，从而识别出不同的故障类型，聚类分析有助于技术人员快速定位故障类别，并为后续的故障处理提供依据；然后利用决策树算法（如ID3、C4.5或CART等）构建故障诊断模型，在决策树中，将故障特征作为节点，故障原因作为叶节点，技术人员能够根据决策树提供的路径，通过回答一系列问题，逐步缩小故障原因的范围，最终确定故障的具体原因；此外，在进行故障诊断之前，还需要清洗和整理原始数据，包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等步骤，以保证数据质量，提高故障诊断的准确性和可靠性。当然，特征选择也是关键一步，通过选择最相关的特征变量，能够进一步提升模型的性能。

4.3 性能优化

在广播电视技术维护中，性能优化这一环节非常重要，是保证系统稳定运行，提高服务质量的关键所在。首先，应明确关键性能指标（performance index），结合广电系统的特性选择信号强度、传输速率等可对系统性能做出反应的关键指标，并为每个KPI设定合理的阈值范围，一旦监测的指标超过了这部分阈值，则说明系统性能可能出现了故障。接着利用数据挖掘技术分析KPI数据，找出性能下降的原因，并通过模式识别技术识别出是何种因素导致的性能瓶颈，如设备老化、线路损耗等。然后将性能瓶颈分析结果联系起来采取相关优化措施，比如更换老化设备、升级传输线路等，同时持续监控性能指标的变化。最后以图表等形式展示实施优化措施前后的性能变化，并选择固定时间对优化措施的效果进行评估，结合反馈情况调整优化策略，以便能够持续改进系统性能。这一系列步骤的实施，将能够在很大程度上促进广电系统性能以及稳定性的提升。

5. 结束语

通过将数据挖掘技术应用到现代广播电视技术维护中，既可促进维护效率的提升，也能够让播出安全得到保证，让维护成本、停播率均明显降低。今后，随着科学技术的日新月异，数据挖掘势必在广播电视技术维护中得到更加广泛深入的应用。但我们同时也应认识到，数据挖掘无法完全替代人工维护，人的管理与技术的进步之间存在着相辅相成的关系。所以，除了推动数据挖掘技术的应用外，还要加强培训教育技术人员，不断提高其专业技能和综合素质。

参考文献：

[1]张艺馨.软件工程应用数据挖掘技术的必要性及实施路径[J].数字通信世界，2024（07）：107-109，126.

[2]鲁心宇.新时期广播电视技术维护工作的特点及应对措施[J].卫星电视与宽带多媒体，2024，21（11）：28-30.

[3]刘伟，蒙永苹，张明媚，等.基于数据挖掘的分布式电网故障检测与分类策略[J].电气自动化，2024，46（03）：104-107，112.

[4]刘芳.广播电视技术维护工作的特征及维护方法[J].卫星电视与宽带多媒体，2024，21（03）：53-55.

[5]孙策.广播电视技术维护工作的特征及有效措施[J].卫星电视与宽带多媒体，2024，21（03）：62-64.

[6]张鲁宁.数据挖掘技术在广播电视监测台智能电力自动化管理系统中的应用[J].中国有线电视，2021（04）：404-406.

[7]杨洁明.现代广播电视技术维护工作的特点与对策[J].西部广播电视，2018（08）：224-225.