[发明专利]基于异常检测和集成学习的休眠小区检测方法

摘要

本发明公开了基于异常检测和集成学习的休眠小区检测方法，步骤为：1)筛选掉全部关键性能指标KPI数据序列均正常的小区，保留异常小区；2)以标记小区的相关性指标corr1、相关性指标corr2和相关性指标corr3作为训练数据，训练随机森林模型，得到小区分类模型M；3)将异常小区的相关性指标corr1、相关性指标corr2和相关性指标corr3作为测试数据，输入到小区分类模型M中，输出每个异常小区的异常原因属于pattern1、pattern2、…和patternn的概率矩阵A；4)若概率矩阵A的最大元素a≤ε，则所述异常小区为休眠小区。本发明能够更好的定位网络中的休眠小区，并且可以根据不断实践提升检测准确率，灵活性强，性能稳定。