[发明专利]基于深度学习的基站负荷预警方法及装置有效
| 申请号： | 201810690152.7 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110662245B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 李训潮;宫钦 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团山东有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 250001 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 基站 负荷 预警 方法 装置 | ||
1.一种基于深度学习的基站负荷预警方法，其特征在于，包括：
将获取到的历史指标数据输入至预设深度记忆神经网络模型，输出未来预设时间单位内的预测指标数据；所述历史指标数据至少包括告警数据、性能指标数据和客户投诉数据中的任一种；
根据所述预测指标数据对基站负荷进行预警；
所述预设深度记忆神经网络模型通过如下步骤获取：
将所述历史指标数据按照所述预设时间单位分成若干个连续的时序数据；
选择所述若干个连续的时序数据中的N个连续的时序数据对深度记忆神经网络模型进行训练，获取所述预设深度记忆神经网络模型，其中，前(N-1)个连续的时序数据作为训练数据，第N个时序数据作为验证数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设深度记忆神经网络模型的编程范式为数据流图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述性能指标数据至少包括上行资源利用率、下行资源利用率、上行流量、下行流量和有数据传输的无线资源控制数量中的任一种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测指标数据对基站负荷进行预警具体为：
将所述预测指标数据输入至预设知识库模型，输出优化和扩容建议；
根据所述优化和扩容建议调整相应的基站参数，以降低基站的负荷。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基站参数至少包括天馈、邻区、功率和覆盖范围中的任一种。
6.一种基于深度学习的基站负荷预警装置，其特征在于，包括：
预测模块，用于将获取到的历史指标数据输入至预设深度记忆神经网络模型，输出未来预设时间单位内的预测指标数据；所述历史指标数据至少包括告警数据、性能指标数据和客户投诉数据中的任一种；
预警模块，用于根据所述预测指标数据对基站负荷进行预警；
所述预设深度记忆神经网络模型通过如下步骤获取：
将所述历史指标数据按照所述预设时间单位分成若干个连续的时序数据；
选择所述若干个连续的时序数据中的N个连续的时序数据对深度记忆神经网络模型进行训练，获取所述预设深度记忆神经网络模型，其中，前(N-1)个连续的时序数据作为训练数据，第N个时序数据作为验证数据。
7.一种用于基于深度学习的基站负荷预警的电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的方法。
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