1.一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)、通过基站获取每个用户的CDR数据，并将获取的CDR数据传输至核心网络；

步骤2)、核心网络将获取的CDR数据根据边缘服务器布置，核心网络将属于一个边缘服务器范围内的所有CDR数据进行整合形成一个边缘服务器的网络结构数据集后将形成的网络结构数据集传输至该边缘服务器；

步骤3)、边缘服务器(ES)将接收到的网络结构数据集进行预处理形成网格图像；

步骤4)、边缘服务器基于剩余网络CN模型识别网格图像获取对应小区的蜂窝网络数据m×100是否异常：基于欧几里得距离生成标签Ytotal∈R ，其中100表示输出级的总数，如果||μ-σ||2>||a||2>||μ+σ||2，标记为1，否则标记为0，其中a∈R5表示小区CDR数据，其中μ∈R5为小区CDR数据的均质元素，σ∈R5为小区CDR数据的标准差元素，输出级1表示对应小区工作异常；输出级0表示对应小区工作正常。

2.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，CDR数据包括呼叫传入次数、短信传入次数、呼叫传出次数、短信传出次数和互联网流量。

3.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，CDR数据通过LTE-A移动网络架构的核心网络生成。

4.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，边缘服务器根据自身辐射范围和外部小区连接便利性设置，一个边缘服务器覆盖多个小区基站，一个边缘服务器与其覆盖多的个小区基站构成一个服务群。

5.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，核心网络将多个基站获取的CDR数据进行数据融合，根据边缘服务器的设置，核心网络将一个边缘服务器，形成整体网络结构数据集；多个基站实时采集每个用户的CDR数据，对核心网络的整体网络结构数据集进行实时更新。

6.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，步骤3)具体为：将网络结构数据集转换为一个3维矩阵 其中i是网格图像索引，和 分别为网格图像的高度、宽度和通道数量；其中高度和宽度组成网格条目，代表从Trentino网格底部选择的小区数量，通道数量表示每个小区的CDR数据。

7.根据权利要求1所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，剩余网络CN模型包括卷积层、汇集层和全连接层。

8.根据权利要求7所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，卷积层用于接受输入集 其中l代表当前层的编号；滤波器 其中f[l]是滤波器大小， 是单个滤波器的维度， 是滤波器的总数；卷积层在输入集和每个滤波器之间执行并行卷积运算，添加偏差，应用整流线性单元函数，最后，叠加每个结果以形成输出高度 计算为：

其中，p[l]是填充数，s[l]是步幅。

9.根据权利要求7所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，max函数用于汇集层中，汇集层根据过滤器大小f从输入集的区域汇集最大数量，以生成输出集；如果输入集的维度是nH×nW×nC，输出集的维度可以用公式 得出，其中p＝0为

10.根据权利要求7所述的一种蜂窝网络数据异常检测方法，其特征在于，全连接层采用前馈神经网络的隐藏层，其中每个隐藏单元连接到前一层的所有隐藏单元。