一种电力通信网络优化资源配置方法及系统与流程

本发明涉及电力通信网络技术领域，特别是指一种电力通信网络优化资源配置方法及系统。

背景技术：

电力通信网高速变化的数据业务速率和巨大的网络吞吐量以及覆盖范围的动态实时变化，在很大程度上改变了现有网络规划和优化的模型，网络优化是一项技术难度大、涉及范围广、人员素质要求较高的工作，涉及的技术领域有交换技术、频率配置、切换和和信令、话务统计分析等。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：传统电力通信网络优化工作多依赖于技术人员的经验，依赖人工进行统计分析。网络优化的自动化程度较低，优化过程需耗费大量的时间、人力、物力，造成了大量的资源浪费，影响网络问题解决的时效性。另外，优化工程师借助于个人经验对网络数据进行分析和对比，而非根据网络相关的数据综合得出优化方案，存在一定的局限性。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种电力通信网络优化资源配置方法及系统，以解决现有技术对电力通信网络优化的自动化程度较低的问题。

基于上述目的，本发明实施例的一个方面提供的一种通信网络优化资源配置方法，包括：

根据电力通信网络业务流量历史数据、电力通信网络质量历史数据、业务特征历史数据和用户使用行为历史数据建立分析模型，所述分析模型用于评估电力通信网络质量、客观业务类型和用户体验的对应关系；

获取电力通信网络业务流量的实时数据，使用所述分析模型评估所述实时数据，得到所述电力通信网络的实时质量；

根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置。

可选的，所述根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置，具体包括：

根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置。

可选的，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置，具体包括：

通过分析核心网、接入网和无线网的网络负载，障碍申告情况和资源利用率，根据网络负载发展趋势模拟网络规划，优化资源配置；或者基于告警关联分析障碍类型优化资源配置。

可选的，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行区域针对性优化资源配置，具体包括：

基于热点区域的用户行为分析，在特定时间、特定区局优化资源配置；或者基于分析各网络协议对网络负载的影响，优化各个时间段内各协议的网络负载能力。

可选的，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置，具体包括：

基于决策树id3算法执行所述全网优化资源配置和所述区域针对性优化资源配置。

基于同一目的，本发明实施例的另一方面提供一种通信网络优化资源配置系统，其特征在于，包括：

模型建立模块，用于根据电力通信网络业务流量历史数据、电力通信网络质量历史数据、业务特征历史数据和用户使用行为历史数据建立分析模型，所述分析模型用于评估电力通信网络质量、客观业务类型和用户体验的对应关系；

评估模块，用于获取电力通信网络业务流量的实时数据，使用所述分析模型评估所述实时数据，得到所述电力通信网络的实时质量；

优化配置模块，用于根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置。

可选的，所述优化配置模块用于根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置。

可选的，所述优化配置模块用于通过分析核心网、接入网和无线网的网络负载，障碍申告情况和资源利用率，根据网络负载发展趋势模拟网络规划，优化资源配置；或者用于基于告警关联分析障碍类型优化资源配置。

可选的，所述优化配置模块用于基于热点区域的用户行为分析，在特定时间、特定区局优化资源配置；或者用于基于分析各网络协议对网络负载的影响，优化各个时间段内各协议的网络负载能力。

可选的，所述优化配置模块用于基于决策树id3算法执行所述全网优化资源配置和所述区域针对性优化资源配置。

从上面所述可以看出，本发明提供的电力通信网络优化资源配置方法过网络实时业务量数据和区域用户行为数据，建立模型分析用户体验、客观业务及网络质量的关系，实时分析业务承载和网络健康状况，从而动态跟踪用户感知，优化网络的资源配置，并实现智能化。

附图说明

图1为本发明提供的一种电力网络优化资源配置方法的实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的一种电力网络优化资源配置系统的实施例的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

图1为本发明提供的一种电力网络优化资源配置方法的实施例的流程示意图。

如图所示，在本发明实施例的一个方面，提供一种通信网络优化资源配置方法，包括：

s10，根据电力通信网络业务流量历史数据、电力通信网络质量历史数据、业务特征历史数据和用户使用行为历史数据建立分析模型，所述分析模型用于评估电力通信网络质量、客观业务类型和用户体验的对应关系。

s11，获取电力通信网络业务流量的实时数据，使用所述分析模型评估所述实时数据，得到所述电力通信网络的实时质量。

s12，根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置。

所述分析模型，是通过分析所述电力通信网络业务流量历史数据、电力通信网络质量历史数据、业务特征历史数据和用户使用行为历史数据等系统运行过程中产生的数据建立的，其主要功能是通过分析大量数据得到规律，依此对于电力通信网络质量、客观业务类型和用户体验之间的关联进行分析判断，以确定是否需要对于电力通信网络质量进行优化资源配置配置、需要如何进行配置等。

从上面所述可以看出，本实施例提供的电力通信网络优化资源配置方法过网络实时业务量数据和区域用户行为数据，建立模型分析用户体验、客观业务及网络质量的关系，实时分析业务承载和网络健康状况，从而动态跟踪用户感知，优化网络的资源配置，并实现智能化。

在一些可选的实施例中，步骤s12中，根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置，具体包括：

s20，根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置。

通过分析电力通信网络的实时质量，可以判断电力通信网络当前存在的缺陷，根据具体问题，可以确定对电力通信网络进行全网优化资源配置或进行区域针对性优化资源配置。

在一些可选的实施例中，步骤20中，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置，具体包括：

s30，通过分析核心网、接入网和无线网的网络负载，障碍申告情况和资源利用率，根据网络负载发展趋势模拟网络规划，优化资源配置；或者基于告警关联分析障碍类型优化资源配置。

本实施例进一步说明了对于全网优化资源配置的具体方法。在分析电力通信网络的实时质量时，在全网优化方向可以划分为两类：基于负载的优化和基于告警的优化；基于负载的优化，通过分析核心网、接入网和无线网的网络负载，障碍申告情况和资源利用率，根据网络负载发展趋势模拟网络规划，优化资源配置；基于告警的优化，则是基于告警关联分析障碍类型优化资源配置。前者主要是根据网络使用状态进行的合理化调整，后者则是根据具体告警关联分析进行的纠错处理，二者可结合使用，以保证全网资源配置的健康度。

在一些可选的实施例中，步骤s20中，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行区域针对性优化资源配置，具体包括：

s40，基于热点区域的用户行为分析，在特定时间、特定区局优化资源配置；或者基于分析各网络协议对网络负载的影响，优化各个时间段内各协议的网络负载能力。

本实施例进一步说明了进行区域针对性优化资源配置的方法。在分析电力系统通信网络的实时质量时，在区域针对性优化方向可以划分为两类：基于热点区域的用户行为分析，在特定时间、特定区局优化资源配置；基于分析各网络协议对网络负载的影响，优化各个时间段内各协议的网络负载能力。前者主要是根据用户行为进行分析，从而优化资源配置，保证在用户使用高峰期系统资源充足，在用户使用低谷期降低资源供给，转而投入其他使用；后者主要是分析网络协议对于网络负载的影响，通过统计各时间段内网络负载的区别，调整网络协议在不同时间段的不同状态，以提高网络运行的效率。

在一些可选的实施例中，步骤s20中，所述根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置，具体包括：

s50，基于决策树id3算法执行所述全网优化资源配置和所述区域针对性优化资源配置。

全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置是基于决策树id3算法。id3算法起源于学习系统cls，cls是找出最有判别力的因素，将数据分为多个子集，并对每个子集重复上述步骤，直到所有子集仅含有同类型数据，然后用得到的决策树对新样本进行分类；id3算法引入信息增益作为判别因素的度量。

图2为本发明提供的一种电力网络优化资源配置系统的实施例的流程示意图。如图所示，在本发明实施例的另一方面，提供一种通信网络优化资源配置系统，包括：

模型建立模块60，用于根据电力通信网络业务流量历史数据、电力通信网络质量历史数据、业务特征历史数据和用户使用行为历史数据建立分析模型，所述分析模型用于评估电力通信网络质量、客观业务类型和用户体验的对应关系。

评估模块61，用于获取电力通信网络业务流量的实时数据，使用所述分析模型评估所述实时数据，得到所述电力通信网络的实时质量。

优化配置模块62，用于根据所述实时质量对所述电力通信网络进行优化资源配置。

在一些可选的实施例中，所述优化配置模块62用于根据所述电力通信网络的实时质量对所述电力通信网络进行全网优化资源配置和区域针对性优化资源配置。

在一些可选的实施例中，所述优化配置模块62用于通过分析核心网、接入网和无线网的网络负载，障碍申告情况和资源利用率，根据网络负载发展趋势模拟网络规划，优化资源配置；或者用于基于告警关联分析障碍类型优化资源配置。

在一些可选的实施例中，所述优化配置模块62用于基于热点区域的用户行为分析，在特定时间、特定区局优化资源配置；或者用于基于分析各网络协议对网络负载的影响，优化各个时间段内各协议的网络负载能力。

在一些可选的实施例中，所述优化配置模块62用于基于决策树id3算法执行所述全网优化资源配置和所述区域针对性优化资源配置。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

所述领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory,rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory,ram)等。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(ic)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态ram(dram))可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。