一种网络性能指标变化趋势的分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网络性能指标变化趋势的分析方法，该方法包括：采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标值的采样周期相同，所述预设地理范围内共有N个网络性能指标；计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m-1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T-1个差值；依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类；对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序。本发明专利技术还同时公开了一种实现所述方法的装置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及移动通信
，尤其涉及一种网络性能指标变化趋势的分析方法和装置。
技术介绍
通信网络建成后，需要通过不断优化才能保证网络正常运行，从而使网络质量满足用户需求。在现有的网络优化过程中，网络优化人员需要根据大量的网络性能指标报表，画出指标变化曲线，并人工观察各项指标的变化趋势。同时，由于享有网络涉及的指标很多，网络优化人员并不可能依次画出每个指标的变化曲线图进行问题分析，只能按照已有的网络优化经验，选取其认为的一些关键指标进行观察分析，形成初步优化方案。另外，在优化方案实施后网络优化人员不可能观察优化方案对所有指标的影响，只能按照以往经验观察其认为可能会受到影响的指标变化趋势，得出评估结果。可见，现有的优化方式需要耗费大量的人力和时间，影响了分析的准确性和全面性；并且，现有的分析结果缺乏可扩展性，不适用于新定义的网络性能指标，因此分析效率较低。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种网络性能指标变化趋势的分析方法和装置。本专利技术实施例提供了一种网络性能指标变化趋势的分析方法，该方法包括：采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标值的采样周期相同，所述预设地理范围内共有N个网络性能指标，所述T和N为正整数；计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m-1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T-1个差值，所述m＝2,…,T；依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类；对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序。本专利技术实施例中，所述依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，包括：以所述各个网络性能指标对应的T-1个差值为元素构造一个T-1行N列的矩阵，所述矩阵的每个列向量对应包括一个网络性能指标对应的T-1个差值，所述T-1个差值按递增或递减方式排列，且所述N个网络性能指标对应的T-1个差值的排列方式均相同；计算所述矩阵的各个列向量间的相关系数，得到变化趋势相关矩阵；其中，所述变化趋势相关矩阵中的每一个元素rij表示第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势的相关系数，rij的取值在[-1,1]之间，所述i、j＝1,…,N。本专利技术实施例中，所述依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类，包括：依据分析需求从所述N个网络性能指标中选取第i个网络性能指标为基准指标；依据所述变化趋势相关矩阵中的ri1,…rij,…riN元素的取值，确定所述第i个网络性能指标与其他N-1个网络性能指标中任一个指标之间的变化趋势的关系；依据所述第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类。本专利技术实施例中，所述依据第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类，包括：如果rij的取值接近1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相同；如果rij的取值接近-1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相反；如果rij的取值接近0，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势没有显著关系；将与所述第i个网络性能指标变化趋势相同的网络性能指标分为一类，将与所述第i个网络性能指标变化趋势相反的网络性能指标分为一类，将与所述第i个网络性能指标变化趋势没有显著关系的网络性能指标分为一类。本专利技术实施例中，所述对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，包括：对分类后的同一类别中的每个网络性能指标，依据如下公式将每个网络性能指标归一化到[0,1]区间：其中，所述Pi为第i个网络性能指标，所述Pinorm为第i个网络性能指标的归一化结果。本专利技术实施例中，所述依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序，包括：计算所述同一类别中的每个网络性能指标的归一化结果的方差，并将所得的方差从大到小、或从小到大进行排序，得到所述同一类别中的各个网络性能指标的变化幅度的排序。本专利技术实施例还提供了一种网络性能指标变化趋势的分析装置，该装置包括：采集单元、计算单元、分类单元和统计单元；其中，所述采集单元，用于采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标值的采样周期相同，所述预设地理范围内共有N个网络性能指标，所述T和N为正整数；所述计算单元，用于计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m-1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T-1个差值，所述m＝2,…,T；依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；所述分类单元，用于依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类；所述统计单元，用于对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序。本专利技术实施例中，所述计算单元包括：差值计算子单元和相关性计算子单元；其中，所述差值计算子单元，用于计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m-1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T-1个差值；所述相关性计算子单元，用于依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；本专利技术实施例中，所述相关性计算子单元依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，包括：以所述各个网络性能指标对应的T-1个差值为元素构造一个T-1行N列的矩阵，所述矩阵的每个列向量对应包括一个网络性能指标对应的T-1个差值，所述T-1个差值按递增或递减方式排列，且所述N个网络性能指标对应的T-1个差值的排列方式均相同；计算所述矩阵的各个列向量间的相关系数，得到变化趋势相关矩阵；其中，所述变化趋势相关矩阵中的每一个元素rij表示第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势的相关系数，rij的取值在[-1,1]之间，所述i、j＝1,…,N。本专利技术实施例中，所述分类单元包括：选取子单元、确定子单元和分类子单元；其中，所述选取子单元，用于依据分析需求从所述N个网络性能指标中选取第i个网络性能指标为基准指标；所述确定子单元，用于依据所述变化趋势相关矩阵中的ri1,…rij,…riN元素的取值，确定所述第i个网络性能指标与其他N-1个网络性能指标中任一个指标之间的变化趋势的关系；所述分类子单元，用于依据所述第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类。本专利技术实施例中，所述分类子单元依据第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类，包括：如果rij的取值接近1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相同；如果rij的取值接近-1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相反；如果rij的取值接近0，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势没有显著关系；将与所述第i个网络性能指标变化趋势相同的网络性能指标分为一类，将与所述第i个网络性能指标变化本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网络性能指标变化趋势的分析方法，其特征在于，该方法包括：采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标值的采样周期相同，所述预设地理范围内共有N个网络性能指标，所述T和N为正整数；计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m‑1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T‑1个差值，所述m＝2,…,T；依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类；对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序。

【技术特征摘要】
1.一种网络性能指标变化趋势的分析方法，其特征在于，该方法包括：采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标值的采样周期相同，所述预设地理范围内共有N个网络性能指标，所述T和N为正整数；计算每个网络性能指标的第m个指标值与第m-1个指标值之差，得到每个网络性能指标对应的T-1个差值，所述m＝2,…,T；依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，得到各个网络性能指标间的相关系数；依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类；对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述每个网络性能指标对应的差值进行相关性计算，包括：以所述各个网络性能指标对应的T-1个差值为元素构造一个T-1行N列的矩阵，所述矩阵的每个列向量对应包括一个网络性能指标对应的T-1个差值，所述T-1个差值按递增或递减方式排列，且所述N个网络性能指标对应的T-1个差值的排列方式均相同；计算所述矩阵的各个列向量间的相关系数，得到变化趋势相关矩阵；其中，所述变化趋势相关矩阵中的每一个元素rij表示第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势的相关系数，rij的取值在[-1,1]之间，所述i、j＝1,…,N。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述相关系数对所述N个网络性能指标进行分类，包括：依据分析需求从所述N个网络性能指标中选取第i个网络性能指标为基准指标；依据所述变化趋势相关矩阵中的ri1,…rij,…riN元素的取值，确定所述第i个网络性能指标与其他N-1个网络性能指标中任一个指标之间的变化趋势的关系；依据所述第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据第i个网络性能指标与其他任一个指标之间的变化趋势的关系，将所述N个网络性能指标进行分类，包括：如果rij的取值接近1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相同；如果rij的取值接近-1，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势相反；如果rij的取值接近0，则表征第i个网络性能指标与第j个网络性能指标的变化趋势没有显著关系；将与所述第i个网络性能指标变化趋势相同的网络性能指标分为一类，将与所述第i个网络性能指标变化趋势相反的网络性能指标分为一类，将与所述第i个网络性能指标变化趋势没有显著关系的网络性能指标分为一类。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对分类后的同一类别中的每个网络性能指标进行归一化处理，包括：对分类后的同一类别中的每个网络性能指标，依据如下公式将每个网络性能指标归一化到[0,1]区间：Pinorm=Pi-min(Pi)max(Pi)min(Pi),]]>其中，所述Pi为第i个网络性能指标，所述Pinorm为第i个网络性能指标的归一化结果。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据归一化结果确定每个类别中网络性能指标的变化幅度的排序，包括：计算所述同一类别中的每个网络性能指标的归一化结果的方差，并将所得的方差从大到小、或从小到大进行排序，得到所述同一类别中的各个网络性能
\t指标的变化幅度的排序。7.一种网络性能指标变化趋势的分析装置，其特征在于，该装置包括：采集单元、计算单元、分类单元和统计单元；其中，所述采集单元，用于采集预设地理范围和预设时间范围内的每个网络性能指标对应的连续T个指标值；其中，所述T个指标...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓，杨光，余立，祖国英，郭宣羽，
申请(专利权)人：中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：北京;11