基站优化优先级确定方法、装置及计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及通信技术领域，公开了一种基站优化优先级确定方法、装置及计算设备。该方法包括：获取若干基站指标特征样本数据；查找是否存在预设支持向量机模型；若不存在所述预设支持向量机模型，则计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益；根据各所述基站指标特征样本数据的信息增益，确定各所述基站指标的重要程度；根据各所述基站指标的重要程度，选取预设数量的所述基站指标；根据选取的所述基站指标对应的基站指标特征样本数据，构建所述预设支持向量机模型。通过上述方式，本发明专利技术实施例能够确定基站容量优化优先级，并且，比人工确定参数更具有科学性和实用性，提高了精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
基站优化优先级确定方法、装置及计算设备


[0001]本专利技术实施例涉及通信
，具体涉及一种基站优化优先级确定方法、装置及计算设备。

技术介绍

[0002]随着LTE网络的发展和4G用户的快速逐渐增长，热点区域小区负荷也逐渐升高，用户的不均匀分布导致部分小区出现高负荷情况，为了保持较高的通信指令，对基站容量进行优化十分重要。
[0003]在对基站容量进行优化之前，首先要确定基站容量优化的优先级，从而为基站容量优化提供有效参考。目前，在优先级的确定方法中，用于进行评估各项权重和分值往往是由人工凭经验确定的，精度较低。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种基站优化优先级确定方法、装置及计算设备，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基站优化优先级确定方法，所述方法包括：获取若干基站指标特征样本数据；
[0006]查找是否存在预设支持向量机模型；
[0007]若不存在所述预设支持向量机模型，则计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益；
[0008]根据各所述基站指标特征样本数据的信息增益，确定各所述基站指标的重要程度；
[0009]根据各所述基站指标的重要程度，选取预设数量的所述基站指标；
[0010]根据选取的所述基站指标对应的基站指标特征样本数据，构建所述预设支持向量机模型。
[0011]在一种可选的方式中，所述计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益，进一步包括：
[0012]计算全部所述基站指标特征样本数据的经验熵；
[0013]计算各个所述基站指标特征样本数据对全部所述基站指标特征样本数据的经验条件熵；
[0014]将所述经验熵减去经验条件熵，得到各所述基站指标特征样本数据的信息增益。
[0015]在一种可选的方式中，，所述构建所述预设支持向量机模型，进一步包括：
[0016]构建基于有向无环图的一对一多分类支持向量机模型，其中，所述预设支持向量机模型由K(K-1)/2个标准支持向量机组成，K为对所述若干基站指标特征样本数据进行分类的类别数。
[0017]在一种可选的方式中，所述方法还包括：
[0018]若存在所述预设支持向量机模型，则根据所述预设支持向量机模型，对所述基站指标特征样本数据进行分类。
[0019]在一种可选的方式中，所述方法还包括：
[0020]重新获取若干基站指标特征样本数据；
[0021]根据重新获取的所述基站指标特征样本数据，更新所述预设支持向量机模型。
[0022]在一种可选的方式中，所述基站指标特征样本数据包括：用户数量、各类套餐用户占比、用户平均停留时间、基站流量以及基站区域属性特征样本数据。
[0023]在一种可选的方式中，所述方法还包括：
[0024]获取基站指标总数据，所述基站指标总数据包括用户数量；
[0025]所述获取若干基站指标特征样本数据，进一步包括：
[0026]根据以下公式计算各所述基站指标特征样本数据：
[0027]所述各类套餐用户占比为
[0028][0029]所述用户平均停留时间为
[0030][0031]所述基站流量为
[0032]f＝log(F)
[0033]所述基站区域属性为
[0034]L＝{a,b,cΛ}
[0035]其中，u为用户数量，n为套餐数目，r1、r2、r3···
r
n
分别为各类套餐的用户数量，m为统计天数，S1、S2、S3···
S
m
分别为某天某用户占用的总时长，F为天粒度的基站流量，a、b、c
···
分别为各个区域的数值，若基站属于该区域，则该区域的数值为1，否则，该区域的数值为0。
[0036]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种基站优化优先级确定装置，所述装置包括：
[0037]特征获取模块，用于获取若干基站指标特征样本数据；
[0038]模型查找模块，用于查找是否存在预设支持向量机模型；
[0039]信息增益计算模块，用于若不存在所述预设支持向量机模型，则计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益；
[0040]基站指标排序模块，用于根据各所述基站指标特征样本数据的信息增益，确定各所述基站指标的重要程度；
[0041]基站指标选取模块，用于根据各所述基站指标的重要程度，选取预设数量的所述基站指标；
[0042]模型构建模块，用于根据选取的所述基站指标对应的基站指标特征样本数据，构建所述预设支持向量机模型。
[0043]根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间
的通信；
[0044]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如上所述的基站优化优先级确定方法的操作。
[0045]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上所述的基站优化优先级确定方法。
[0046]本专利技术实施例通过获取若干基站指标特征样本数据，查找是否存在预设支持向量机模型，若不存在预设支持向量机模型，则计算各基站指标特征样本数据的信息增益，并根据各基站指标特征样本数据的信息增益，确定各基站指标的重要程度，根据各基站指标的重要程度，选取预设数量的基站指标，根据选取的基站指标对应的基站指标特征样本数据，构建预设支持向量机模型，能够通过计算确定各基站指标的重要程度，并选取最重要的基站指标，并采用支持向量机算法进行基站优化优先级判别，找到判别函数的最优解，以构建支持向量机模型，从而能够确定基站容量优化优先级，并且，比人工确定参数更具有科学性和实用性，提高了精度，并且适合输入高维度样本，能够有效地运行在大数据集上。
[0047]上述说明仅是本专利技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0048]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0049]图1示出了本专利技术实施例提供的基站优化优先级确定方法的流程图；
[0050]图2示出了步骤130的流程图；
[0051]图3示出了本专利技术实施例提供的预设支持向量机模型的体系结构示意图；
[0052]图4示出了本专利技术实施例提供的基站优化优先级确定装置的结构示意图；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基站优化优先级确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取若干基站指标特征样本数据；查找是否存在预设支持向量机模型；若不存在所述预设支持向量机模型，则计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益；根据各所述基站指标特征样本数据的信息增益，确定各所述基站指标的重要程度；根据各所述基站指标的重要程度，选取预设数量的所述基站指标；根据选取的所述基站指标对应的基站指标特征样本数据，构建所述预设支持向量机模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各所述基站指标特征样本数据的信息增益，进一步包括：计算全部所述基站指标特征样本数据的经验熵；计算各个所述基站指标特征样本数据对全部所述基站指标特征样本数据的经验条件熵；将所述经验熵减去经验条件熵，得到各所述基站指标特征样本数据的信息增益。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建所述预设支持向量机模型，进一步包括：构建基于有向无环图的一对一多分类支持向量机模型，其中，所述预设支持向量机模型由K(K-1)/2个标准支持向量机组成，K为对所述若干基站指标特征样本数据进行分类的类别数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若存在所述预设支持向量机模型，则根据所述预设支持向量机模型，对所述基站指标特征样本数据进行分类。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：重新获取若干基站指标特征样本数据；根据重新获取的所述基站指标特征样本数据，更新所述预设支持向量机模型。6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述基站指标特征样本数据包括：用户数量、各类套餐用户占比、用户平均停留时间、基站流量以及基站区域属性特征样本数据。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取基站指标总数据，所述基站指标总数据包括用户数量；所述获取若干基站指...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海振，王建生，周昌林，马骢，赵锦松，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：