[发明专利]一种5G基站优化规划方法及存储介质

权利要求书

1.一种5G基站优化规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、预先建立特定地理区域内的电力设备的属性信息数据库，所述属性信息包括所述电力设备的编号、经纬度信息、环境信息、容量信息、占地面积以及负载信息；

S2、对所述属性信息进行归一化处理，基于归一化处理后的数据建立电力设备状态监测模型；

S3、建立电力设备运行状态评价体系，基于所述评价体系对所述电力设备的状态进行评价；

S4、建立不同厂家的5G基站特征数据库，所述基站特征数据库包括基站的功耗、体积以及辐射大小；

S5、基于评价结果和基站特征数据库，筛选出5G基站的优选地址。

2.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，在对所述属性信息进行归一化处理之前还包括：对属性信息进行预处理，所述预处理包括对缺失值、异常值以及空白值的处理。

3.根据权利要求2所述的规划方法，其特征在于，所述对缺失值、异常值以及空白值的处理具体包括：将缺失值、异常值以及空白值进行剔除，并要求所述电力设备重新上传相关属性信息，如果重新上传后仍为异常信息，则按缺省值处理。

4.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，所述环境信息包括环境温度以及大气湿度；所述容量信息包括额定电流、额定电压、额定负载。

5.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，所述归一化处理为基于深度神经网络的归一化处理，所述深度神经网络的输入为批处理输入x:β={,x₁.,……,x_m.}，其中β是学习参数，m是训练样本的数量。

6.根据权利要求5所述的规划方法，其特征在于，所述深度神经网络的计算过程为：（1）计算上一层输出数据的均值：；（2）计算上一层输出数据的标准差：；（3）归一化处理，得到；（4）重构，对经过上面归一化处理得到的数据进行重构，得到，其中 是无限接近于0的极小值，γ是学习参数。

7.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，所述评价体系具体包括：为不同的电力设备属性信息设置对应的比重值，将属性信息与对应的比重值相乘后求和得到所述电力设备的评价结果。

8.根据权利要求7所述的规划方法，其特征在于，所述电力设备的负载信息占有的比重最高，经纬度信息占有的比重最低。

9.根据权利要求1所述的规划方法，其特征在于，所述基于评价结果和基站数据库，筛选出5G基站的优选地址具体包括：采用层次遍历算法，遍历所有电力设备，基于电力设备的评价结果和基站特征，筛选出5G基站的优选地址。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的一种5G基站优化规划方法。