一种基于SMOTE-ReliefF-XGBoost算法的质差小区根因定位方法技术

本发明专利技术提供一种基于SMOTE

【技术实现步骤摘要】
一种基于SMOTE
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ReliefF
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XGBoost算法的质差小区根因定位方法


本专利技术属于通信
，具体涉及一种基于SMOTE
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ReliefF
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XGBoost算法的质差小区根因定位方法。

技术介绍

随着移动通信技术持续高速发展，无线网络已经成为生活和工作中不可缺少的部分，当前的移动通信网络规模越来越大，随之而来的是网络结构越来越复杂，各种各样的网络问题也纷至沓来。无线网络通过基站进行信息传输，每个基站都包含其局域网络数据信息，主要包括带宽、频段、宏站功率、空口上/下行业务流量、忙时上/下行PRB平均利用率和双流占比等特征信息。基站无线网络差受诸多因素影响，例如用户数量和基站功率；若要对基站无线网络进行优化，首先需要知道基站质差根因，才能对症下药。根据质差基站数据分析质差原因是无线网络优化必须面对的难题，质差基站若不得到及时优化，不仅会影响用户体验，甚至可能导致用户流失。目前基站无线网络质差根因主要通过人力分析，比较耗时费力；鲜有算法实现基站无线网络自动化质差根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SMOTE
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ReliefF
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XGBoost算法的质差小区根因定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：建立小区基站信息矩阵，根据小区基站的带宽、场景、平均用户数、总流量等信息，将各个基站的质差原因根据不同状态信息进行标记；导致基站质差的原因有：覆盖问题、干扰问题、容量问题和天馈问题，分别对应标签1至4；S2：标签编码，将S1中四个标签对应问题的程度进行标记；其中，覆盖问题分为弱覆盖、过覆盖、重叠覆盖，对应标签0
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2；干扰问题分为外干扰和系统内干扰，对应标签0
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1；容量问题分为高负荷，License受限扇区间话务负荷不均衡和高负荷，其他原因，对应标签0
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1；天馈问题分为双流占比问题和天馈断连问题，对应标签0
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1；此外，还有些基站的质差原因不属于以上任何问题，称为空白集，紧跟各问题下子问题的编码，例如，覆盖问题中空白集编码为3；S3：数据预处理，根据小区基站的不同信息的特点对其分别进行处理；针对频段、区域、带宽和资源分配失败而导致RRC连接建立失败的次数这类离散信息，采用one
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hot方式编码处理；针对周下行小区自忙时平均流量(GByte)和空口上行业务流量(GByte)等这类单位较大的信息，采用Z
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Score方法标准化处理；S4：数据均衡化，通过SMOTE方法均衡不同质差原因问题下的子问题数据，使得各问题标签下的子问题标签对应的基站数据量近乎相同；S5：特征选择，将S4中各标签问题下均衡后的数据分别通过ReliefF算法计算各特征的重要性得分，然后通过Sequential Forward Selection方法挑选各标签问题对应的重要特征，剔除不相关特征；S6：模型训练，将S5中针对各标签问题挑选的特征及其子问题标签组成的矩阵送入4个XGBoost分类模型独立进行训练，利用遗传优化算法调整得到使损失函数(交叉熵函数)值极小的超参数，通过交叉验证测试模型性能；S7：质差根因定位，将S6中调试的最佳超参数应用于模型，然后将小区基站信息矩阵输入模型得到基站质差的根因，从而根据质差根因优化基站布局和相关配置。2.根据权利要求1所述的一种基于SMOTE
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ReliefF
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XGBoost算法的质差小区根因定位方法，其特征在于，所述步骤S1
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S3可具体描述为：假设小区基站信息由F＝{X1,X2,
…
,X
n
}
T
＝{F1,F2,
…
,F
m
}表示，其中小区基站标签由L＝{L1,L2,L3,L4}表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宁，崔天姿，申凌峰，陈鑫，史文祥，陈任翔，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：