一种小区宽带扩容方法技术

本发明专利技术公开了一种小区宽带扩容方法，旨在克服现有技术中扩容效率低和成本高的问题，它包括如下步骤：处理器获取用户onu速率时间序列和小区所有用户onu速率；将用户onu速率时间序列代入时间序列预测方法预测得到用户未来onu速率；对小区所有用户onu速率进行特征学习得到初始衍生特征，再将用户未来onu速率和初始衍生特征合并得到衍生特征；根据衍生特征和小区所有用户onu速率训练得到XGBOOST模型，根据XGBOOST模型预测得到用户最终的预测onu速率；根据用户最终的预测onu速率确定得到小区扩容紧急度，根据小区扩容紧急度对小区进行扩容。容。容。

【技术实现步骤摘要】
一种小区宽带扩容方法


[0001]本专利技术涉及通信技术，特指一种小区宽带扩容方法。

技术介绍

[0002]随着数字时代的发展，用户拥有的入网设备数量逐渐增长，以及随着短视频、直播、手机游戏等手机内容业务的发展，用户所需的宽带网络质量需求也逐渐变高，尤其是对网络宽度和网络速率上。
[0003]宽带网络是搭建在网络服务商和用户之间的通信桥梁，其包括依次通信连接在一起的骨干机房、小区机房和用户端，用户的入网设备通过用户端进行网络访问，小区机房作为用户和骨干机房之间的连接点，同一小区的用户入网设备对宽带网络质量需求叠加在了小区机房上。因此对于同一小区用户所需的宽带网络质量需求，即为对小区机房的流量需求的识别和预测，提前确定是否对小区机房的网络进行扩容和优化调整，进而使得小区机房的网络容量规划跟上用户需求的发展，从而保证并提升用户的感知速率和体验效果。
[0004]为此，对于本领域的技术人员来说，为了尽可能地提高用户留存率和满足用户高速率不卡顿的需求，如何通过大数据技术对小区机房的流量需求进行识别和预测，并将流量需求转化为小区机房扩容的依据，对小区机房扩容的根因进行分析实现高效率低成本的扩容是亟需解决的问题。

技术实现思路

[0005]为克服现有技术的不足及存在的问题，本专利技术提供一种小区宽带扩容方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种小区宽带的扩容方法，包括如下步骤：
[0008]步骤1：获取用户onu速率时间序列和小区所有用户onu速率，其中，用户onu速率时间序列采用表示U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，u1为第1次获取的用户onu速率，u2为第2次获取的用户onu速率
…
u
n
为第n次获取的用户onu速率，小区所有用户onu速率采用F＝{U1,U2,
…
,U
v
}表示，U1为小区中第1个用户的onu速率时间序列，U2为小区中第2个用户的onu速率时间序列
…
U
v
为小区中第v个用户的onu速率时间序列，v为小区中用户的总数；
[0009]步骤2：将用户onu速率时间序列代入时间序列预测方法预测得到用户未来onu速率；
[0010]步骤3：对小区所有用户onu速率进行特征学习得到初始衍生特征，再将用户未来onu速率和初始衍生特征合并得到衍生特征，其中，衍生特征采用X＝{x1,x2,
…
,x
v
}表示，x1为U1对应的衍生特征，x2为U2对应的衍生特征
…
x
n
为U
v
对应的衍生特征；
[0011]步骤4：根据衍生特征和小区所有用户onu速率训练得到XGBOOST模型，根据XGBOOST模型预测得到用户最终的预测onu速率；
[0012]步骤5：根据用户最终的预测onu速率确定得到小区扩容紧急度，根据小区扩容紧急度对小区进行扩容。
[0013]作为优选，所述时间序列预测方法采用ARIMA预测方法，具体包括如下步骤：
[0014]步骤21：判断用户onu速率时间序列是否为平稳时间序列，若是则根据为平稳时间序列的用户onu速率时间序列计算得到自相关系数和偏自相关系数，若否则对用户onu速率时间序列进行差分转换处理得到为平稳时间序列的用户onu速率时间序列，再计算得到自相关系数和偏自相关系数；
[0015]步骤22：根据自相关系数的最大滞后期确定得到自回归系数的取值范围，根据偏自相关系数的最大滞后期确定得到移动平均阶数的取值范围；
[0016]步骤23：根据自回归系数的取值范围和移动平均阶数的取值范围代入最小化信息量准则方法计算得到最优的自回归系数和移动平均阶数，根据最优的自回归系数和移动平均阶数建立ARIMA模型，其中，自回归系数采用p表示，移动平均阶数采用q表示；
[0017]步骤24：对ARIMA模型进行有效性检验，若有效性检验通过则将用户onu速率时间序列代入ARIMA模型预测得到用户未来onu速率。
[0018]作为优选，所述步骤23中的ARIMA模型采用如下公式表示：
[0019]u
rt
＝α1u
r(t
‑
1)
+α2u
r(t
‑
2)
+
…
+α
p
u
r(t
‑
p)
+ε
t
+β1ε
t
‑1+β2ε
t
‑2+
…
+β
q
ε
t
‑
q
，
[0020]其中，n＝rt，r为一参数，t为用户onu速率的获取时刻，α1…
α
p
分别为u
r(t
‑
1)
…
u
r(t
‑
p)
的参数，β1…
β
q
分别为ε
t
‑1…
ε
t
‑
q
的参数，ε
t
…
ε
t
‑
q
为t时刻至t
‑
q时刻的白噪声序列。
[0021]作为优选，所述步骤21中，具体包括如下步骤：
[0022]将用户onu速率时间序列代入如下公式计算得到自相关系数：
[0023][0024]其中，k为滞后期，AC(k)为滞后期为k时的自相关系数，n＝rt，r为一参数，t为用户onu速率的获取时刻，m为在t
‑
k时刻至t时刻之间用户onu速率的获取次数，为小区所有用户onu速率的平均值。
[0025]作为优选，所述步骤21中，具体包括如下步骤：
[0026]将用户onu速率时间序列代入如下公式计算得到偏自相关系数：
[0027][0028]其中，k为滞后期，PAC(k)为滞后期k的偏自相关系数，cov为协方差处理，var为方差处理，n＝rt，r为一参数，t为用户onu速率的获取时刻，为t时刻的小区所有用户onu速率的平均值，为t
‑
k时刻的小区所有用户onu速率的平均值。
[0029]作为优选，所述步骤3中，具体包括如下步骤：
[0030]步骤31：根据用户onu速率时间序列确定得到用户onu速率的获取时刻，判断获取用户onu速率的获取时刻是否为节假日时间，得到节假日特征；
[0031]步骤32：将用户onu速率时间序列代入滑动时间窗口方法计算得到趋势偏好特征；
[0032]步骤33：处理器将用户onu速率时间序列代入Lag滞后方法计算得到滞后特征；
[0033]步骤34：处将用户onu时间序列代入趋势学习方法计算得到趋势性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种小区宽带的扩容方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取用户onu速率时间序列和小区所有用户onu速率，其中，用户onu速率时间序列采用表示U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，u1为第1次获取的用户onu速率，u2为第2次获取的用户onu速率
…
u
n
为第n次获取的用户onu速率，小区所有用户onu速率采用F＝{U1,U2,
…
,U
v
}表示，U1为小区中第1个用户的onu速率时间序列，U2为小区中第2个用户的onu速率时间序列
…
U
v
为小区中第v个用户的onu速率时间序列，v为小区中用户的总数；步骤2：将用户onu速率时间序列代入时间序列预测方法预测得到用户未来onu速率；步骤3：对小区所有用户onu速率进行特征学习得到初始衍生特征，再将用户未来onu速率和初始衍生特征合并得到衍生特征，其中，衍生特征采用X＝{x1,x2,
…
,x
v
}表示，x1为U1对应的衍生特征，x2为U2对应的衍生特征
…
x
v
为U
v
对应的衍生特征；步骤4：根据衍生特征和小区所有用户onu速率训练得到XGBOOST模型，根据XGBOOST模型预测得到用户最终的预测onu速率；步骤5：根据用户最终的预测onu速率确定得到小区扩容紧急度，根据小区扩容紧急度对小区进行扩容。2.根据权利要求1所述的一种小区宽带的扩容方法，其特征在于，所述时间序列预测方法采用ARIMA预测方法，具体包括如下步骤：步骤21：判断用户onu速率时间序列是否为平稳时间序列，若是则根据为平稳时间序列的用户onu速率时间序列计算得到自相关系数和偏自相关系数，若否则对用户onu速率时间序列进行差分转换处理得到为平稳时间序列的用户onu速率时间序列，再计算得到自相关系数和偏自相关系数；步骤22：根据自相关系数的最大滞后期确定得到自回归系数的取值范围，根据偏自相关系数的最大滞后期确定得到移动平均阶数的取值范围；步骤23：根据自回归系数的取值范围和移动平均阶数的取值范围代入最小化信息量准则方法计算得到最优的自回归系数和移动平均阶数，根据最优的自回归系数和移动平均阶数建立ARIMA模型，其中，自回归系数采用p表示，移动平均阶数采用q表示；步骤24：对ARIMA模型进行有效性检验，若有效性检验通过则将用户onu速率时间序列代入ARIMA模型预测得到用户未来onu速率。3.根据权利要求2所述的一种小区宽带的扩容方法，其特征在于，所述步骤23中的ARIMA模型采用如下公式表示：u
rt
＝α1u
r(t
‑
1)
+α2u
r(t
‑
2)
+
…
+α
p
u
r(t
‑
p)
+ε
t
+β1ε
t
‑1+β2ε
t
‑2+
…
+β
q
ε
t
‑
q
，其中，n＝rt，r为一参数，t为用户onu速率的获取时刻，α1…
α
p
分别为u
r(t
‑
1)
…
u
r(t
‑
p)
的参数，β1…
β
q
分别为ε
t
‑1…
ε
t
‑
q
的参数，ε
t
…
ε
t
‑
q
为t时刻至t
‑
q时刻的白噪声序列。4.根据权利要求2所述的一种小区宽带的扩容方法，其特征在于，所述步骤21中，具体包括如下步骤：将用户onu速率时间序列代入如下公式计算得到自相关系数：其中，k为滞后期，AC(k)为滞后期为k时的自相关系数，n＝rt，r为一参数，t为用户onu
速率的获取时刻，m为在t
‑
k时刻至t时刻之间用户onu速率的获取次数，为小区所有用户onu速率的平均值。5.根据权利要求2所述的一种小区宽带的扩容方法，其特征在于，所述步骤21中，具体包括如下步骤：将用户onu速率时间序列代入如下公式计算得到偏自相关系数：其中，k为滞后期，PAC(k)为滞后期k的偏自相关系数，cov为协方差处理，var为方差处理，n＝rt，r为一参数，t为用户onu速率的获取时刻，为t时刻的小区所有用户onu速率的平均值，为t
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓敏，袁媛，石乐芸，杜申利，吕康伟，沈剑，陈逸，张玮，汪昊辰，张云霞，张水江，彭艺，章文川，张雷，高晨晖，
申请(专利权)人：华数传媒网络有限公司，
类型：发明
国别省市：