[发明专利]热点区域自动识别方法和装置

权利要求书

1.一种热点区域自动识别方法，其特征在于，包括：

在出现用户数大于第一门限和/或业务量大于第二门限的待识别小区的情况下，触发针对所述待识别小区的热点区域识别步骤；

所述热点区域识别步骤包括：

获取所述待识别小区的共站邻区和各邻站邻区在相同时刻下的相关业务数据；

以所述共站邻区为中心原点，连接到所述共站邻区周边的各所述邻站邻区，以确定覆盖面积；

根据所述共站邻区的业务数据、各所述邻站邻区的业务数据和所述覆盖面积，计算出所述覆盖面积对应的业务密度数据；

从所述覆盖面积内的全部所述共站邻区和各所述邻站邻区的历史周期的业务密度数据中，提取出有效数据，并计算出对应的动态基线；

根据所述动态基线和预先设置的容忍度，确定所述覆盖面积是否属于热点原始区域；

基于所述热点原始区域构成热点区域；

其中，从所述覆盖面积内的全部所述共站邻区和各所述邻站邻区的历史周期的业务密度数据中，提取出有效数据，并计算出对应的动态基线，包括：

从所述覆盖面积内的所述共站邻区和各所述邻站邻区中提取用户数和/或业务量在d天内的历史周期的业务密度数据；

根据预先设定的有效值的百分比a％，从所提取的历史周期的业务密度数据中选取d*a％个有效数据，其中，所述有效数据为所提取的历史周期的业务密度数据中方差最小的d*a％个数据；

计算所选取的d*a％个有效数据的平均值E和方差sigma，并采用式M＝E+sigma计算所述动态基线M。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述热点原始区域构成热点区域包括：

在存在多个热点原始区域的情况下，将边界相邻的热点原始区域进行合并以构成热点区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述动态基线和预先设置的容忍度确定所述覆盖面积是否属于热点原始区域，包括：

采用式M*(1+r_n)来计算第n级的业务波动门限，其中，r_n为业务波动级别为n级的容忍度，n为正整数；

将所述覆盖面积的历史周期的业务密度数据的波动情况和业务波动门限进行比较，确定所述覆盖面积是否属于热点原始区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述覆盖面积所属的业务波动级别，在地理信息系统GIS地图上采用相应颜色进行渲染。

5.一种热点区域自动识别装置，其特征在于，包括：

触发模块，用于在出现用户数大于第一门限和/或业务量大于第二门限的待识别小区的情况下，触发热点区域识别模块对所述待识别小区进行热点区域识别；

所述热点区域识别模块包括：

业务数据获取单元，用于获取所述待识别小区的共站邻区和各邻站邻区在相同时刻下的业务数据；

覆盖面积确定单元，用于以所述共站邻区为中心原点，连接到所述共站邻区周边的各所述邻站邻区，以确定覆盖面积；

业务密度计算单元，用于根据所述共站邻区的业务数据、各所述邻站邻区的业务数据和所述覆盖面积，计算出所述覆盖面积对应的业务密度数据；

动态基线计算单元，用于从所述覆盖面积内的全部所述共站邻区和各所述邻站邻区的历史周期的业务密度数据中，提取出有效数据，并计算出对应的动态基线；

热点区域确定单元，用于根据所述动态基线和预先设置的容忍度，确定所述覆盖面积是否属于热点原始区域；基于所述热点原始区域构成热点区域；

其中，所述动态基线计算单元还用于：

从所述覆盖面积内的所述共站邻区和各所述邻站邻区中提取用户数和/或业务量在d天内的历史周期的业务密度数据；

根据预先设定的有效值的百分比a％，从所提取的历史周期的业务密度数据中选取d*a％个有效数据，其中，所述有效数据为所提取的历史周期的业务密度数据中方差最小的d*a％个数据；

计算所选取的d*a％个有效数据的平均值E和方差sigma，并采用式M＝E+sigma计算所述动态基线M。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述热点区域确定单元还用于在存在多个热点原始区域的情况下，将边界相邻的热点原始区域进行合并以构成热点区域。