[发明专利]基于网络建设数据模型的业务需求预测方法在审

专利信息
申请号: 202210495008.4 申请日: 2022-05-07
公开(公告)号: CN115062816A 公开(公告)日: 2022-09-16
发明(设计)人: 于涛;李耀东 申请(专利权)人: 安徽电信规划设计有限责任公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/26
代理公司: 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 代理人: 付金浩
地址: 230031 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 基于 网络 建设 数据模型 业务 需求预测 方法
【权利要求书】:

1.基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,包括:

步骤一、从相关开通和运营系统提取政企电路基础数据;

步骤二、根据提取的政企电路基础数据,输出以局站为单位的客户信息;

步骤三、将局站归属进综合业务区,得出每个综合业务区的政企业务情况;

步骤四、通过网络规划预测方法对综合业务区的政企业务进行预测分析;

步骤五、根据综合业务区政企业务预测分析的结果,以每个综合业务区为单位,综合客户类型、节点数量、节点带宽、客户价值以及当地经济水平多个维度,进行每个综合业务区的政企热力加权计算,输出每个综合业务区的政企热力分析得到政企热力度值;

步骤六、网络建设模型快速匹配:根据政企热力度值,按照不同的热力度值确定网络建设优先级,导出网络建设方案,匹配网络建设数据模型,快速形成各阶段政企网络建设方案及网络投资;

步骤七、对下一年度的网络规划和建设进行需求预测,然后根据下一年度的实测数据对预测结果进行比对分析,将比对结果反馈至网络建设数据模型进行迭代优化,实现数据的动态更新调整。

2.根据权利要求1所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,政企电路基础数据的具体提取步骤为:

从相关开通和运营系统提取现网全部带宽型电路信息,通过相关关联数据对二者进行关联,得出电路AZ端、名称、时间以及带宽信息。

3.根据权利要求2所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,其中客户信息的具体获取过程为:

获取提取的政企电路基础数据,根据AZ端业务名称和局站信息进行拆分,从而输出以局站为单位的周边客户信息,再结合后台数据,根据局站编码,输出局站经纬度坐标;得到每个局站所覆盖的政企业务情况。

4.根据权利要求1所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,将局站归属进综合业务区,具体为:

提取后台数据,得出综合业务区覆盖范围的边界经纬度坐标;通过经纬度算法工具,将每个覆盖政企业务的局站映射进相应的综合业务区,从而得出每个综合业务区的政企业务情况。

5.根据权利要求1所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,所述网络规划预测方法为曲线拟合法、重力法、瑞利分布法、普及率法、季节模型法以及用户画像法中的一种或几种;具体为:

根据综合业务区内的政企业务现状,根据不同性质的客户节点进行规模和流量方面的趋势外推预测,并结合现网历年增长率进行修正,从而得出以综合业务区为单位的政企客户分类型的节点数和带宽的到达数据。

6.根据权利要求1所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,其中,政企热力度值的具体分析过程为:

首先对客户类型进行分析,确定客户类型;所述客户类型包括政务机关、金融、OTT/互联网公司、大型企业以及其他客户;

根据客户类型确定该客户的政企业务特点,赋予不同权重建立热力模型;所述政企业务特点包括价值贡献、承载特点、电路带宽以及通达区间;

根据各业务特点权重对四个维度求和,得出单客户热力度值;对综合业务区内所有政企业务进行汇总,并对全部客户的单客户热力度值进行求和,求出该区域所有政企业务热力度值,得出综合业务区政企热力度排序。

7.根据权利要求6所述的基于网络建设数据模型的业务需求预测方法,其特征在于,该方法还包括:

根据综合业务区政企热力度排序,导入热力分析模型,根据综合业务区现有设备类型,输出局站承载能力;

以综合业务局站为单位,对标业务热度和设备能力,关联承载能力与业务热度,分析网络满足情况,实现数据可视化、数据动态化。

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