[发明专利]一种基站簇的投诉预测方法

权利要求书

1.一种基站簇的投诉预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取基站簇的话务数据和投诉数据；

步骤二、将数据输入多层感知器神经网络预测模型，输出基站簇的投诉概率的预测结果；

步骤三、使用均方根作为多层感知器神经网络的误差函数。

2.根据权利要求1所述的基站簇的投诉预测方法，其特征在于，话务数据包括：基站簇场景、MR覆盖率、无线接入成功率、掉话率、MOS值、切换成功率和单用户感知速率。

3.根据权利要求1所述的基站簇的投诉预测方法，其特征在于，投诉数据的获取包括：

获取基站簇编号，获取基站簇电子地理边框；

获取历史投诉编号，根据投诉编号获取投诉的位置信息；

设置投诉次数累加器初始值为0，当投诉落入基站簇电子边框内时，投诉次数累加器值加1。

4.根据权利要求1所述的基站簇的投诉预测方法，其特征在于，预测结果包括：投诉概率为高、较高、低和较低。

5.根据权利要求1所述的基站簇的投诉预测方法，其特征在于，多层感知器神经网络包括：

输入层特征向量个数为7；隐藏层采用双曲正切激活函数；隐含层的层数为1；输出层分支标签个数为4，采用Softmax函数分类器。

6.根据权利要求1所述的基站簇的投诉预测方法，其特征在于，误差函数表示为：

其中，万户投诉概率P，模型预测的投诉率为P^*。