小区流量预测方法及服务器技术

本发明专利技术实施例提供一种小区流量预测方法及服务器，该方法包括：按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；根据目标类型，获取待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，其中训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型是根据多个不存在容量瓶颈的目标类型小区的PRB利用率和小区流量训练得到的；将待识别小区的当前PRB利用率输入至关系模型中，获得待识别小区在正常情况下的实际小区流量，使得获得的预测小区流量跟符合待识别小区的实际情况，提高了预测的小区流量的准确性。

【技术实现步骤摘要】
小区流量预测方法及服务器
本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种小区流量预测方法及服务器。
技术介绍
无线网的容量是衡量无线网业务支撑能力的一项重要指标，当小区无线资源利用率达到一定的门限时，将会出现容量瓶颈，导致网络延迟或丢包，影响用户的使用体验，此时需要对此类小区进行及时的扩容。为了对小区进行扩容，需要对小区未来一段时间的流量(业务量)进行预测，以保证扩容方案能够满足未来一段时间内用户的使用需求。目前，现有的对小区流量进行预测方法主要是：采用时间序列的模型，如差分整合移动平均自回归模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverage，简称ARIMA)和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory，简称LSTM)等，利用小区的历史流量输入模型中对未来的流量进行预测。然而，专利技术人发现现有技术存在如下技术问题：在不同的小区，由于业务类型不同，部分小区本身已存在容量瓶颈(即流量被抑制的情况)，此时利用现有的历史流量预测的未来流量值，将会存在偏差，进而导致小区扩容后仍无法满足用户的使用需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种小区流量预测方法及服务器，以克服现有技术中预测小区流量不准确的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种小区流量预测方法，包括：按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；根据所述目标类型，获取所述待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，其中所述训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型是根据多个不存在容量瓶颈的所述目标类型小区的PRB利用率和小区流量训练得到的；将所述待识别小区的当前PRB利用率输入至所述关系模型中，得到所述待识别小区的预测小区流量。在一种可能的设计中，还包括：根据小区的多个预设属性，将各小区划分为多种类型的小区；对于每种类型的小区，根据多个评价参数，筛选出不存在容量瓶颈的标杆小区；根据标杆小区的PRB利用率和小区流量，进行模型训练得到每种类型的训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型。在一种可能的设计中，所述多个预设属性包括：业务密集度属性、业务包大小属性；所述根据小区的多个预设属性，将各小区划分为多种类型的小区，包括：根据业务密集度属性、业务包大小属性，将各小区划分为：“业务密集，小包业务为主”、“业务密集，中包业务为主”、“业务密集，大包业务为主”、“业务一般，小包业务为主”、“业务一般，中包业务为主”、“业务一般，大包业务为主”、“业务稀疏，大包业务为主”、“业务稀疏，中包业务为主”、“业务稀疏，小包业务为主”九种类型的小区；其中，大包业务为主指的是大包业务占比最高，中包业务为主指的是中包业务占比最高，小包业务为主指的是小包业务占比最高。在一种可能的设计中，所述多个预设属性还包括：频段属性、室内外特征属性；根据所述频段属性、室内外特征属性对所述九种类型的小区进二次分类。在一种可能的设计中，还包括：若判定所述待识别小区的实际小区流量小于所述预测小区流量，且差值超过预设阈值，则确定所述待识别小区为异常小区。在一种可能的设计中，还包括：若所述异常小区的空口质量CQI指标大于预设门限值，则确定所述异常小区为流量被抑制需要进行扩容的异常小区。在一种可能的设计中，在所述确定所述异常小区为流量被抑制需要进行扩容的异常小区之后，还包括：根据所述待识别小区的预测小区流量获得所述待识别小区的流量增量，并根据所述流量增量对所述待识别小区进行扩容。第二方面，本专利技术实施例提供一种小区流量预测装置，包括：确定模块，用于按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；获取模块，用于根据所述目标类型，获取所述待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，其中所述训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型是根据多个不存在容量瓶颈的所述目标类型小区的PRB利用率和小区流量训练得到的；输入模块，用于将所述待识别小区的当前PRB利用率输入至所述关系模型中，得到所述待识别小区的预测小区流量。第三方面，本专利技术实施例提供一种服务器，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面任一项所述的小区流量预测方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面任一项所述的小区流量预测方法。本专利技术实施例提供的小区流量预测方法及服务器，按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；根据目标类型，获取待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，将待识别小区的当前PRB利用率输入至关系模型中，获得待识别小区在正常情况下的实际小区流量，使得获得的预测小区流量跟符合待识别小区的实际情况，提高了预测的小区流量的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的LTE网络系统的结构示意图；图2为本专利技术实施例提供的小区流量预测方法的流程示意图一；图3为本专利技术实施例提供的小区流量预测方法的流程示意图二；图4为本专利技术实施例提供的小区流量预测方法的流程示意图三；图5为本专利技术实施例提供的小区流量预测装置的结构示意图；图6为本专利技术实施例提供的服务器的硬件结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的LTE网络系统的结构示意图。如图1所示，网络系统中包括多个基站11、多个用户终端12及服务器13。小区是为用户提供无线通信业务的一片区域，是无线网络的基本组成单位，基站11用于管理或者支持一个或者多个小区，通常一个基站对应一个小区，即小区是以基站为中心的一片覆盖区域，服务器13用于分析小区低速率原因。当终端12处于某一个小区提供的无线信号范围内时，与管理该小区的基站建立连接之后，再与核心网建立通信，实现无线通信业务。随着LTE无线网络规模的逐步扩大，小区内用户终端的数量持续增加，用户使用小区的流量呈现爆发式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种小区流量预测方法，其特征在于，包括：/n按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；/n根据所述目标类型，获取所述待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，其中所述训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型是根据多个不存在容量瓶颈的所述目标类型小区的PRB利用率和小区流量训练得到的；/n将所述待识别小区的当前PRB利用率输入至所述关系模型中，得到所述待识别小区的预测小区流量。/n

【技术特征摘要】
1.一种小区流量预测方法，其特征在于，包括：
按照小区的多个预设属性，确定待识别小区的目标类型；
根据所述目标类型，获取所述待识别小区对应的训练好的小区物理资源模块PRB利用率与小区流量的关系模型，其中所述训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型是根据多个不存在容量瓶颈的所述目标类型小区的PRB利用率和小区流量训练得到的；
将所述待识别小区的当前PRB利用率输入至所述关系模型中，得到所述待识别小区的预测小区流量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
根据小区的多个预设属性，将各小区划分为多种类型的小区；
对于每种类型的小区，根据多个评价参数，筛选出不存在容量瓶颈的标杆小区；
根据标杆小区的PRB利用率和小区流量，进行模型训练得到每种类型的训练好的小区PRB利用率与小区流量的关系模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个预设属性包括：业务密集度属性、业务包大小属性；
所述根据小区的多个预设属性，将各小区划分为多种类型的小区，包括：
根据业务密集度属性、业务包大小属性，将各小区划分为：“业务密集，小包业务为主”、“业务密集，中包业务为主”、“业务密集，大包业务为主”、“业务一般，小包业务为主”、“业务一般，中包业务为主”、“业务一般，大包业务为主”、“业务稀疏，大包业务为主”、“业务稀疏，中包业务为主”、“业务稀疏，小包业务为主”九种类型的小区；
其中，大包业务为主指的是大包业务占比最高，中包业务为主指的是中包业务占比最高，小包业务为主指的是小包业务占比最高。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个预设属性还包括：频段属性、室内外特征属性；
根据所述频段属性、室内外特征属性对所述九种类型的小区进二...

【专利技术属性】
技术研发人员：盛莉莉，顾伟，张会猛，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11