[发明专利]一种忙时忙区预测方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种忙时忙区预测方法及装置，获取目标小区在预设周期内同一指定时间段的历史话务数据，针对每个数据类别，根据该数据类别下的历史话务数据，确定在指定时间段内用于表征该数据类别数据变化趋势的斜率；根据历史话务数据和各数据类别对应的斜率，判断目标小区是否满足预设扩容条件；若是，则将目标小区确定为忙时忙区。通过对目标小区同一指定时间段的数据在预设周期内对比做趋势预测，数据稳定性较高，此外，根据历史话务数据和斜率，判断目标小区是否满足预设扩容标准的判断方式，对忙时忙区趋势可预测性较高、准确度较高、时延短、有效避免了实际获得扩容列表后来不及实施扩容，形成拥塞情况，造成用户体验差的问题。

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种忙时忙区预测方法及装置。

背景技术

目前，为了避免忙时忙区影响用户的业务体验，现有推广使用的预测平台及方法采用的针对预判扩容小区预测时间维度为天，小区维度为小区，使用七天求平均值的方法获得一周均值作为预测条件，形成周扩容粒度列表，通过该扩容粒度列表采取后续相应的应对措施，来缓解网络拥塞的问题；

然而，一方面，现有预测忙时忙区算法存在时间维度只有天级别，滞后时间一周，时延长、实际获得扩容列表后来不及扩容实施，形成拥塞情况；另一方面，使用七求平均算法不存在任何趋势计算方式，算法粗糙，精度不够，可能出现个别时段突发拥塞而误判为下一周扩容小区，造成不必要的扩容资源浪费；此外，现有技术中的数据来源于网优平台，在七天求平均评估是否忙时忙区计算方式下，如一周内部分日期数据丢失即可能造成评估为非忙时忙区，导致来不及实施相应的拥塞应对措施，造成用户体验差的问题。

由此可知，现有技术采用七天求平均算法不存在任务趋势计算方式、算法粗糙、精度不够、时延长、实际获得扩容列表后来不及实施扩容，形成拥塞情况，造成用户体验差的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种忙时忙区预测方法及装置，以解决现有技术使用七天求平均算法不存在任务趋势计算方式、算法粗糙、精度不够、时延长、实际获得扩容列表后来不及实施扩容，形成拥塞情况，造成用户体验差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种忙时忙区预测方法，包括：

获取目标小区在预设周期内同一指定时间段的历史话务数据，其中，所述历史话务数据的数据类别包括：有效RRC用户数、PRB利用率、业务消耗流量中至少一类话务指标；

针对每个所述数据类别，根据该数据类别下的所述历史话务数据，确定在所述指定时间段内用于表征该数据类别的数据变化趋势的斜率；

根据所述历史话务数据和各所述数据类别对应的所述斜率，判断所述目标小区是否满足预设扩容条件；

若判断结果为是，则将所述目标小区确定为忙时忙区。

第二方面，本发明实施例提供了一种忙时忙区预测装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标小区在预设周期内同一指定时间段的历史话务数据，其中，所述历史话务数据的数据类别包括：有效RRC用户数、PRB利用率、业务消耗流量中至少一类话务指标；

斜率确定模块，用于针对每个所述数据类别，根据该数据类别下的所述历史话务数据，确定在所述指定时间段内用于表征该数据类别的数据变化趋势的斜率；

扩容条件判断模块，用于根据所述历史话务数据和各所述数据类别对应的所述斜率，判断所述目标小区是否满足预设扩容条件；

忙时忙区确定模块，用于若判断结果为是，则将所述目标小区确定为忙时忙区。