无线参数优化处理方法、装置及服务器制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种无线参数优化处理方法、装置及服务器，该方法包括：从无线网关键性能指标中与无线参数调整相关的选取预设个无线网关键性能指标作为第一标签、选取多个重要的无线网关键性能指标设定为第一特征向量；然后通过修改无线参数，采集各个修改无线参数对应的第一特征向量和第一标签，以形成多个训练数据集；通过多个训练数据进行模型训练得到多个训练好的预测模型；通过多个预测模型对待调试的移动通信网络的数据集进行预测，得到多个预测结果，根据多个预测结果中的最优比较结果，对待调试的移动通信网络的无线参数进行优化调优，能够实现无线参数优化快速、高效、高准确率的技术效果。确率的技术效果。确率的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
无线参数优化处理方法、装置及服务器


[0001]本专利技术实施例涉及通信
，尤其涉及一种无线参数优化处理方法、装置及服务器。

技术介绍

[0002]移动通信网络中的无线参数是指无线设备和无线资源有关的参数，这些无线参数对网络中小区覆盖、信令流量的分布和网络的业务性能等具有直观重要的影响，因此合理调整无线参数是移动通信网络的网络优化的重要组成部分。移动通信网络中的无线参数优化指的是对正在运行的网络系统，根据实际信道特性、话务量特性和信令流量承载情况，通过调整网络中局部或全局的无线参数提高通信质量，改善网络平均的服务性能和提高设备利用率的过程。
[0003]目前，现有的无线参数优化，主要依靠人工分析无线参数的相关数据，经过较长的时间找到较优的参数。但是，这种人工的方式存在耗时长、效率低、准确率低的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种无线参数优化处理方法、装置及服务器，以克服现有技术中采用人工的方式存在耗时长、效率低、准确率低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种无线参数优化处理方法，包括：
[0006]采集设定时间段内移动通信网络的所有无线网关键性能指标的数据，得到原始数据集，并对所述原始数据集进行数据预处理；
[0007]将数据预处理后的原始数据集中的各无线网关键性能指标中通过修改无线参数能提升的预设个无线网关键性能指标设定为第一标签；从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量；r/>[0008]修改移动通信网络的无线参数，得到N个修改无线参数值，采集每个修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成N个训练数据集，其中N为正整数；
[0009]根据所述N个训练数据集，采用深度学习模型训练，得到N个预测模型；
[0010]采集待调试的移动通信网络的设定时间段内未修改无线参数的第二特征向量和第二标签，并进行数据预处理，以得到待预测数据集；
[0011]将所述待预测数据集中的所述第二特征向量分别输入N个预测模型，得到N个预测值；
[0012]根据所述第二标签的实际值与所述N个预测值进行比较结果，对所述待调试的移动通信网络的无线参数进行优化处理。
[0013]在一种可能的设计中，所述从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量，包括：
[0014]通过预设的特征选择模型从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取
多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量。
[0015]在一种可能的设计中，所述修改移动通信网络的无线参数，得到N个修改无线参数值，采集每个修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成N个训练数据集，其中N为正整数，包括：
[0016]修改移动通信网络的无线参数为第一修改无线参数值，采集第一修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第一训练数据集；
[0017]修改移动通信网络的无线参数为第二修改无线参数值，采集第二修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第二训练数据集；
[0018]依次类推，直至完成，修改移动通信网络的无线参数为第N修改无线参数值，采集第N修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第N训练数据集。
[0019]在一种可能的设计中，所述根据所述第二标签的实际值与所述N个预测值进行比较结果，对所述待调试的移动通信网络的无线参数进行优化处理，包括：
[0020]将所述N个预测值分别与所述第二标签的实际值进行比较，选取提升最明显的预测值为最优值；
[0021]根据输出所述最优值的预测模型对应的修改无线参数值，对待调试的移动通信网络的无线参数进行无线参数调整。
[0022]在一种可能的设计中，所述数据预处理包括一下至少一种：异常值处理、缺失值处理和标准化处理。
[0023]第二方面，本专利技术实施例提供一种无线参数优化处理装置，包括：
[0024]第一数据收集与预处理模块，用于采集设定时间段内移动通信网络的所有无线网关键性能指标的数据，得到原始数据集，并对所述原始数据集进行数据预处理；
[0025]特征工程模块，用于将数据预处理后的原始数据集中的各无线网关键性能指标中通过修改无线参数能提升的预设个无线网关键性能指标设定为第一标签；从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量；
[0026]第二数据收集与预处理模块，用于修改移动通信网络的无线参数，得到N个修改无线参数值，采集每个修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成N个训练数据集，其中N为正整数；
[0027]模型训练模块，用于根据所述N个训练数据集，采用深度学习模型训练，得到N个预测模型；
[0028]第三数据收集与预处理模块，用于采集待调试的移动通信网络的设定时间段内未修改无线参数的第二特征向量和第二标签，并进行数据预处理，以得到待预测数据集；
[0029]模型预测模块，用于将所述待预测数据集中的所述第二特征向量分别输入N个预测模型，得到N个预测值；
[0030]优化调整模块，用于根据所述第二标签的实际值与所述N个预测值进行比较结果，对所述待调试的移动通信网络的无线参数进行优化处理。
[0031]在一种可能的设计中，所述特征工程模块，具体用于通过预设的特征选择模型从
所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量。
[0032]第三方面，本专利技术实施例提供一种优化处理服务器，包括：至少一个处理器和存储器；
[0033]所述存储器存储计算机执行指令；
[0034]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各种可能的设计所述的无线参数优化处理方法。
[0035]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各种可能的设计所述的无线参数优化处理方法。
[0036]第五方面，本专利技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的无线参数优化处理方法。
[0037]本专利技术实施例提供的无线参数优化处理方法、装置及服务器，该方法通过从无线网关键性能指标中与无线参数调整相关的选取预设个无线网关键性能指标作为第一标签、选取多个重要的无线网关键性能指标设定为第一特征向量；然后通过修改无线参数，采集各个修改无线参数对应的第一特征向量和第一标签，以形成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无线参数优化处理方法，其特征在于，包括：采集设定时间段内移动通信网络的所有无线网关键性能指标的数据，得到原始数据集，并对所述原始数据集进行数据预处理；将数据预处理后的原始数据集中的各无线网关键性能指标中通过修改无线参数能提升的预设个无线网关键性能指标设定为第一标签；从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量；修改移动通信网络的无线参数，得到N个修改无线参数值，采集每个修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成N个训练数据集，其中N为正整数；根据所述N个训练数据集，采用深度学习模型训练，得到N个预测模型；采集待调试的移动通信网络的设定时间段内未修改无线参数的第二特征向量和第二标签，并进行数据预处理，以得到待预测数据集；将所述待预测数据集中的所述第二特征向量分别输入N个预测模型，得到N个预测值；根据所述第二标签的实际值与所述N个预测值进行比较结果，对所述待调试的移动通信网络的无线参数进行优化处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量，包括：通过预设的特征选择模型从所述原始数据集中的各无线网关键性能指标中选取多个无线网关键性能指标设定为第一特征向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述修改移动通信网络的无线参数，得到N个修改无线参数值，采集每个修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成N个训练数据集，其中N为正整数，包括：修改移动通信网络的无线参数为第一修改无线参数值，采集第一修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第一训练数据集；修改移动通信网络的无线参数为第二修改无线参数值，采集第二修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第二训练数据集；依次类推，直至完成，修改移动通信网络的无线参数为第N修改无线参数值，采集第N修改无线参数值对应的设定时间段内第一特征向量和第一标签，并进行数据预处理，以形成第N训练数据集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二标签的实际值与所述N个预测值进行比较结果，对所述待调试的移动通信网络的无线参数进行优化处理，包括：将所述N个预测值分别与所述第二标签的实际值进行比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：王立群，蔡凯，狄子翔，李曌星，张旭栋，赵军，肖瑞，孟庆军，
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：