小区扩容的确定方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN112825576B

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN201911142715.X

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本公开提供了一种小区扩容的确定方法、装置以及存储介质,涉及通信技术领域,其中的方法包括:将与多个小区相对应的历史性能特征样本集划分为训练集和测试集;使用训练集对预设的多个分类模型进行训练,并使用测试集对训练好的多个分类模型进行测试;其中,分类模型包括:KNN模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型和支持向量机模型;基于预测结果从多个分类模型中选取目标模型,使用目标模型对输入的性能特征样本集进行分类处理。本公开的方法、装置以及存储介质,通过对小区性能指标数据进行分析,基于机器学习技术对小区扩容进行预测,自动确定需要进行扩容的小区,可以提高预测的准确率,能够提高运维效率,减少运维成本。

    无线网络性能检测方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN112911627A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN201911133284.0

    申请日:2019-11-19

    Abstract: 本公开提供了一种无线网络性能检测方法、装置以及存储介质,涉及通信技术领域,其中方法包括:获取在数据采集时间周期中、与被检测小区相对应的小区流量数据;从多种异常检测算法中训练得到目标算法,使用目标算法对小区流量等关键指标数据进行分析处理;异常检测算法包括:基于统计分析的异常检测算法、基于机器学习、深度学习等的异常检测算法确定与被检测小区相对应的网络性能指标和/或设备是否出现异常。本公开的方法、装置以及存储介质,能够基于历史数据并应用基于统计分析、聚类、密度等算法分析无线网性能指标,可以检测无线网中的网络性能指标和硬件设备的异常,异常检测的准确率和效率高,提高运维效率,减少运维成本。

    无线网络性能检测方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN112911627B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN201911133284.0

    申请日:2019-11-19

    Abstract: 本公开提供了一种无线网络性能检测方法、装置以及存储介质,涉及通信技术领域,其中方法包括:获取在数据采集时间周期中、与被检测小区相对应的小区流量数据;从多种异常检测算法中训练得到目标算法,使用目标算法对小区流量等关键指标数据进行分析处理;异常检测算法包括:基于统计分析的异常检测算法、基于机器学习、深度学习等的异常检测算法确定与被检测小区相对应的网络性能指标和/或设备是否出现异常。本公开的方法、装置以及存储介质,能够基于历史数据并应用基于统计分析、聚类、密度等算法分析无线网性能指标,可以检测无线网中的网络性能指标和硬件设备的异常,异常检测的准确率和效率高,提高运维效率,减少运维成本。

    小区扩容的确定方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN112825576A

    公开(公告)日:2021-05-21

    申请号:CN201911142715.X

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本公开提供了一种小区扩容的确定方法、装置以及存储介质,涉及通信技术领域,其中的方法包括:将与多个小区相对应的历史性能特征样本集划分为训练集和测试集;使用训练集对预设的多个分类模型进行训练,并使用测试集对训练好的多个分类模型进行测试;其中,分类模型包括:KNN模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型和支持向量机模型;基于预测结果从多个分类模型中选取目标模型,使用目标模型对输入的性能特征样本集进行分类处理。本公开的方法、装置以及存储介质,通过对小区性能指标数据进行分析,基于机器学习技术对小区扩容进行预测,自动确定需要进行扩容的小区,可以提高预测的准确率,能够提高运维效率,减少运维成本。

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