网络指标预测方法、装置、设备、终端设备及存储介质与流程

本发明涉及通信，特别是指一种网络指标预测方法、装置、设备、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、无线通信网络中的每个网络参数都会对网络的功能存在影响。当无线网络发生劣化时，需要调整相应的网络参数来进行问题修复或网络优化。现网中参数调方法主要有两种：基于网络优化人员的人工经验，依据网络原理及过往同类问题优化方案确定调整方案；将理论上成立的调整经验固化为规则，通过软件编程实现自动化，对参数进行调整。

2、基于业务原理和优化经验的预测，对经验水平要求较高，难以标准量化。基于机器学习算法或神经网络的预测，将网络参数值作为其中一维特征拟合网络参数与指标的关系，预测结果的准确度较低。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种网络指标预测方法、装置、设备、终端设备及存储介质，用以解决现有技术中只将网络参数值作为其中一维特征拟合网络参数与指标的关系，预测结果的准确度较低的问题。

2、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种网络指标预测方法，包括：

3、获取多个小区的第一网络数据以及第二网络数据，所述第一网络数据包括至少一个待预测指标当前时刻的第一指标值和至少一个与所述待预测指标相关的特征数据，所述第二网络数据包括所述第一网络数据、每个所述小区的参数历史调整记录以及待执行的参数调整数据；

4、将所述第一网络数据作为目标时序预测模型的输入，得到预设时间之后所述待预测指标的第一调整值；

5、将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值；

6、根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值。

7、进一步地，所述待预测指标包括以下至少一项：

8、切换过早次数、切换过晚次数、流量、物理资源块利用率以及用户数量。

9、进一步地，所述获取多个小区的第一网络数据，包括：

10、获取多个小区的历史性能绩效考核数据，并从所述绩效考核数据中获取至少一个所述待预测指标，以及每个所述待预测指标当前时刻的指标值；

11、获取包括每个小区的测量报告数据、小区工参数据、无线参数配置数据以及现网邻区关系组合数据的所述特征数据。

12、进一步地，所述获取多个小区的第二网络数据，包括：

13、获取每个所述小区参数的历史调整记录，所述历史调整记录包括参数的调整时刻、调整前的参数值以及调整后的参数值；

14、获取包括参数名称、参数当前值以及目标调整值的所述待执行的参数调整数据。

15、进一步地，所述获取多个小区的第二网络数据，还包括：

16、根据所述历史调整记录中参数的调整时刻，将每次参数调整之后的所述特征数据和历史参数调整数据进行关联匹配；

17、所述第二网络数据包括：关联匹配之后的所述特征数据和所述历史参数调整数据。

18、进一步地，所述方法还包括：

19、构建时序预测模型；

20、根据所述历史性能绩效考核数据，获取所述待预测指标当前时刻以及当前时刻之前的第一预设时间段内所述待预测指标的第二指标值；

21、根据所述第一指标值、所述第二指标值以及所述特征数据，对所述时序预测模型进行训练，得到所述目标时序预测模型。

22、进一步地，所述将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值，包括：

23、根据所述特征数据对所述待预测指标进行拟合，获得第一拟合结果；以及根据所述特征数据对所述待执行的参数调整数据进行拟合，获得第二拟合结果；

24、确定所述待预测指标与所述第一拟合结果的第一差值，以及所述待执行的参数调整数据与所述第二拟合结果的第二差值；

25、对所述第一差值和所述第二差值的关联关系进行拟合，得到所述待预测指标与所述待执行的参数调整数据之间的第一关联关系；

26、根据所述第一关联关系确定所述第二调整值。

27、进一步地，所述根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值，包括：

28、对所述第一指标值、所述第一调整值以及所述第二调整值进行求和，得到所述待预测指标的预测值。

29、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种网络指标预测装置，包括：

30、获取模块，用于获取多个小区的第一网络数据以及第二网络数据，所述第一网络数据包括至少一个待预测指标当前时刻的第一指标值和至少一个与所述待预测指标相关的特征数据，所述第二网络数据包括所述第一网络数据、每个所述小区的参数历史调整记录以及待执行的参数调整数据；

31、第一计算模块，用于将所述第一网络数据作为目标时序预测模型的输入，得到预设时间之后所述待预测指标的第一调整值；

32、第二计算模块，用于将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值；

33、确定模块，用于根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值。

34、为达到上述目的，本发明的实施例提供网络指标预测设备，包括：收发机和处理器；

35、所述收发机用于获取多个小区的第一网络数据以及第二网络数据，所述第一网络数据包括至少一个待预测指标当前时刻的第一指标值和至少一个与所述待预测指标相关的特征数据，所述第二网络数据包括所述第一网络数据、每个所述小区的参数历史调整记录以及待执行的参数调整数据；

36、所述处理器用于将所述第一网络数据作为目标时序预测模型的输入，得到预设时间之后所述待预测指标的第一调整值；

37、将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值；

38、根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值。

39、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种终端设备，包括收发器、处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令；所述处理器执行所述程序或指令时实现如上所述的网络指标预测方法。

40、为达到上述目的，本发明的实施例提供一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如上所述的网络指标预测方法中的步骤。

41、本发明的上述技术方案的有益效果如下：

42、本发明实施例的网络指标预测方法，通过获取第一网络数据，能够根据网络指标自身存在的时序规律对所述网络指标进行预测；通过所述第二网络数据，能够根据参数调整对网络指标的影响进行预测；从而结合所述网络指标的自身时序规律以及参数调整对所述网络指标的影响，对网络指标进行预测。本发明的方案，考虑了参数调整对指标的影响，提高了指标预测的准确性。

技术特征：

1.一种网络指标预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述待预测指标包括以下至少一项：

3.根据权利要求1所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述获取多个小区的第一网络数据，包括：

4.根据权利要求3所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述获取多个小区的第二网络数据，包括：

5.根据权利要求4所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述获取多个小区的第二网络数据，还包括：

6.根据权利要求3所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值，包括：

8.根据权利要求1所述的网络指标预测方法，其特征在于，所述根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值，包括：

9.一种网络指标预测装置，其特征在于，包括：

10.一种网络指标预测设备，其特征在于，包括：收发机和处理器；

11.一种终端设备，包括：收发器、处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令；其特征在于，所述处理器执行所述程序或指令时实现如权利要求1-8任一项所述的网络指标预测方法。

12.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的网络指标预测方法中的步骤。

技术总结本发明提供一种网络指标预测方法、装置、设备、终端设备及存储介质，涉及通信技术领域。该方法包括：获取多个小区的第一网络数据以及第二网络数据；将所述第一网络数据作为目标时序预测模型的输入，得到预设时间之后所述待预测指标的第一调整值；将所述第二网络数据作为因果推断模型的输入，得到所述预设时间之后所述待预测指标的第二调整值；根据所述第一调整值与所述第二调整值，确定所述待预测指标的预测值。本发明实施例的网络指标预测方法结合所述网络指标的自身时序规律以及参数调整对所述网络指标的影响，对网络指标进行预测。本发明的方案，考虑了参数调整对指标的影响，提高了指标预测的准确性。技术研发人员：余任凯,花小磊,朱琳,袁向阳,冯俊兰受保护的技术使用者：中国移动通信有限公司研究院技术研发日：技术公布日：2024/10/17