[发明专利]一种对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法及系统

权利要求书

1.一种对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法，其特征在于，包括：

步骤A：获取小区的负荷指标历史数据；

步骤B：根据所述负荷指标历史数据，基于泊松公式和概率乘法预测所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率；

步骤C：若所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率超过预设概率则将所述小区存入5G/4G高负荷待扩容小区资源池，并记录入池日期和入池次数；

步骤D：根据所述入池日期和入池次数进行判断，将符合第一条件的小区标识为5G/4G高负荷待扩容小区，将符合第二条件的小区移除并清除对应的入池日期和入池次数的记录。

2.根据权利要求1所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法，其特征在于，步骤B包括：

步骤B1：选定能反映出高负荷本质的多个特征事件；

步骤B2：通过泊松公式预测所述小区在未来某一时间段内各特征事件出现的概率；

步骤B3：根据所述小区各特征事件出现的概率，基于概率算法计算所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率。

3.根据权利要求2所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法，其特征在于，步骤B3中，通过下式计算所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率P：

P＝P1*P2*…*Pn；

其中，P1为特征事件1出现的概率，P2为特征事件2出现的概率，Pn为特征事件n出现的概率。

4.根据权利要求3所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法，其特征在于，

n＝2；

所述特征事件1为：出现数据传输的RRC数大于或等于10的时长达到第一预设时长；

所述特征事件2为：出现max(上行PRB利用率，下行PRB利用率)大于或等于50％的时长达到第二预设时长。

5.根据权利要求1所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测方法，其特征在于，

所述第一条件为：小区在1个月内出现高负荷的天数大于15天，或者在1个月内出现高负荷的周数大于2周，或者在12个月内出现高负荷的月数大于6个月；

所述第二条件为：如果小区在1个月内出现高负荷的天数小于5天，或者在1个月内出现高负荷的周数小于1周，或者在12个月内出现高负荷的月数小于3个月。

6.一种对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取小区的负荷指标历史数据；

预测模块，用于根据所述负荷指标历史数据，基于泊松公式和概率乘法预测所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率；

记录模块，用于若所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率超过预设概率则将所述小区存入5G/4G高负荷待扩容小区资源池，并记录入池日期和入池次数；

筛选模块，用于根据所述入池日期和入池次数进行判断，将符合第一条件的小区标识为5G/4G高负荷待扩容小区，将符合第二条件的小区移除并清除对应的入池日期和入池次数的记录。

7.根据权利要求6所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测系统，其特征在于，所述预测模块具体用于：

选定能反映出高负荷本质的多个特征事件；

通过泊松公式预测所述小区在未来某一时间段内各特征事件出现的概率；

根据所述小区各特征事件出现的概率，基于概率算法计算所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率。

8.根据权利要求7所述的对5G/4G高负荷小区池化扩容的预测系统，其特征在于，所述预测模块中，通过下式计算所述小区在未来某一时间段内出现高负荷的概率P：

P＝P1*P2*…*Pn；

其中，P1为特征事件1出现的概率，P2为特征事件2出现的概率，Pn为特征事件n出现的概率。