[发明专利]预测业务热点的方法及装置

权利要求书

1.一种预测业务热点的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取小区内的各个用户终端上报的测量参数，所述测量参数至少包括参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ和抵达时间TOA中的一种参数；

根据所述小区内的各个用户终端上报的测量参数确定所述小区内的各个用户终端归属的预先划分的子区域，所述小区被划分为预设数目个子区域；

获取每个子区域的历史业务相关数据，对获取到的历史业务相关数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的数据分量；

根据得到的主导性的数据分量构建预测模型，并根据构建的预测模型预测各个子区域的业务热点；

其中，所述对获取到的历史业务相关数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的数据分量，包括：

根据获取到的历史业务相关数据确定小波变换的尺度层数；

获取各个尺度上的近似分量和小波系数；

计算各个细节分量和近似分量的方差；

根据所述各个细节分量和近似分量的方差得到主导性的数据分量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述小区内的各个用户终端上报的测量参数确定所述小区内的各个用户终端归属的预先划分的子区域，包括：

通过最小路测算法将所述小区内的各个用户终端上报的测量参数与预设的最小路测数据库中的位置信息进行匹配，得到所述小区内的各个用户终端的位置信息；

根据所述小区内的各个用户终端的位置信息确定所述小区内的各个用户终端归属的预先划分的子区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个子区域的历史业务相关数据之后，包括：

将获取到的每个子区域的历史业务相关数据按照时间进行分类，得到每个子区域的历史业务相关时间数据；

将获取到的每个子区域的任一时刻历史业务相关数据按照位置进行分类，得到每个子区域的历史业务相关空间数据；

所述对获取到的历史业务相关数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的数据分量，包括：

对历史业务相关时间数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的时间数据分量；

对历史业务相关空间数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的空间数据分量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据得到的主导性的数据分量构建预测模型，包括：

根据得到的主导性的时间数据分量构建时间预测模型，并根据得到的主导性的空间数据分量构建空间预测模型；

所述根据构建的预测模型预测各个子区域的业务热点，包括：

根据构建的时间预测模型和空间预测模型分别预测各个子区域的业务热点，得到业务热点发生的时间及位置。

5.一种预测业务热点的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取小区内的各个用户终端上报的测量参数，所述测量参数至少包括参考信号接收功率RSRP、参考信号接收质量RSRQ和抵达时间TOA中的一种参数；

确定模块，用于根据所述第一获取模块获取到的所述小区内的各个用户终端上报的测量参数确定所述小区内的各个用户终端归属的预先划分的子区域，所述小区被划分为预设数目个子区域；

第二获取模块，用于获取每个子区域的历史业务相关数据；

分析模块，用于对所述第二获取模块获取到的历史业务相关数据进行小波变换和方差分析，得到主导性的数据分量；

构建模块，用于根据所述分析模块得到的主导性的数据分量构建预测模型；

预测模块，用于根据所述构建模块构建的预测模型预测各个子区域的业务热点；

其中，所述分析模块，包括：

第一确定单元，用于根据获取到的历史业务相关数据确定小波变换的尺度层数；

获取单元，用于获取各个尺度上的近似分量和小波系数；

计算单元，用于计算各个细节分量和近似分量的方差；

第二确定单元，用于根据所述计算单元得到的所述各个细节分量和近似分量的方差得到主导性的数据分量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于通过最小路测算法将所述小区内的各个用户终端上报的测量参数与预设的最小路测数据库中的位置信息进行匹配，得到所述小区内的各个用户终端的位置信息；根据所述小区内的各个用户终端的位置信息确定所述小区内的各个用户终端归属的预先划分的子区域。