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公开(公告)号：CN112836843A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911168434.1
申请日：2019-11-25
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基站退服告警预测方法及装置，所述方法包括：获取基站特征数据和基站所在区域的天气信息数据；输入所述基站特征数据和所述天气信息数据至预设基站退服告警预测模型，并将所述预设基站退服告警预测模型的输出结果作为基站退服告警预测结果；其中，所述预设基站退服告警预测模型采用提取所述基站特征数据和所述天气信息数据的样本数据训练循环神经网络得到。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基站退服告警预测方法及装置，能够提前、准确、高效地进行基站退服告警预测，进而提升网络运维的效率和质量。
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公开(公告)号：CN109151919B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201710443999.0
申请日：2017-06-13
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
IPC分类号： H04W36/00
摘要： 本发明实施例涉及一种切换参数优化方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法中首先获取更新的切换参数调整列表中用于表示小区与邻小区的切换关系的元素，若判断该元素不满足预约两个小区之间切换带大小的约束条件，则对该元素进行调整直至满足。从而能够通过对各小区与邻区之间对应的切换元素的约束，限制各个小区在调整切换边界时与邻区的切换带的变化，以保证切换带的变化更为合适，避免出现两个小区盲目改变切换边界造成的切换带过大或过窄甚至没有切换带的情况，从而更好的保障参数优化的调整效果。
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公开(公告)号：CN108200566B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201611122653.2
申请日：2016-12-08
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团公司
摘要： 本发明公开一种人流拥塞预警方法及装置，方法包括：在当前人流统计时刻，获取目标小区的基站通信定位数据；基于通信定位数据中各UE的标识，确定当前人流统计时刻目标小区内的UE第一数量；基于UE第一数量与当前人流统计时刻预先确定的目标小区内的UE第二数量，确定下一人流统计时刻目标小区的UE第三数量；基于UE第三数量、UE第一数量与人流拥塞预警预设的UE数量阈值，确定是否对下一人流统计时刻进行人流拥塞预警。本发明基于当前人流统计时刻目标小区UE数量的实际值及预测值，确定下一人流统计时刻目标小区UE数量的预测值，进而将该预测值与UE数量阈值比较，确定是否对目标小区进行人流拥塞预警，可解决偶发性的人流拥塞问题。
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公开(公告)号：CN103152757B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201110404649.6
申请日：2011-12-07
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司
摘要： 一种指令下发的方法及设备，主要内容包括：针对待执行的指令序列中包含的每个指令，按照排列顺序依次向网元下发指令，并判断在下发某一指令后，是否在其对应的预期时间内返回下发成功响应消息，若接收到，表示该指令已成功下发至相应的网元，可根据排列顺序继续下发下一条指令，若没有接收到，表示该指令可能没有成功下发至相应的网元，则需重新下发该指令，使得该指令通过重新下发能够正确地到达相应网元，以确保每一条指令尽可能的成功下发至相应的网元，提高指令下发的有效性。
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公开(公告)号：CN118828607A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310883339.X
申请日：2023-07-18
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
发明人： 高鹏 , 徐晶 , 王西点 , 董逍 , 方芳 , 任文璋 , 王磊 , 贾子寒 , 聂臻霖 , 石铎 , 王亚楠 , 程楠 , 曾豫 , 曹天骄 , 华程铭 , 何隽飞 , 王显阳 , 李佳袁 , 沈骜 , 郭若沛
摘要： 本发明公开了一种无线网络问题的根因分析方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取待分析小区的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据；将经过预处理过的原始无线指标表征数据和原始无线网络问题表征数据进行匹配，得到无线劣化指标表征数据与无线网络问题表征数据的匹配数据对，对匹配数据对进行关联规则分析，得到匹配数据对的关联权重；利用训练好的无线指标异常检测模型对原始无线指标表征数据进行异常检测，得到无线异常指标表征数据；将无线异常指标表征数据的异常差值和关联权重进行加权求和，得到待分析小区的无线网络问题的根因的推荐系数。本发明实施例能够快速准确进行无线网络问题根因分析。
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公开(公告)号：CN118488462A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202310151661.3
申请日：2023-02-13
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
摘要： 本发明实施例涉及无线网络技术领域，公开了一种网络优化方法，该方法包括：将目标小区的第一小区特征信息与各个可选网络优化场景对应的候选小区的第二小区特征信息分别进行匹配，得到目标小区对应的目标网络优化场景；其中，一个可选网络优化场景对应于至少一个候选小区，候选小区根据多个现网小区在预设的小区网络特征维度下的特征取值对多个现网小区进行聚类分析得到；根据目标网络优化场景对应的至少一个候选小区的第二小区特征信息与目标小区的网络优化需求的匹配程度，从目标网络优化场景对应的候选小区中确定最佳候选小区；根据最佳候选小区的小区配置参数对目标小区进行网络优化。通过上述方式，本发明实施例实现了小区网络优化的准确和智能。
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公开(公告)号：CN112836843B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201911168434.1
申请日：2019-11-25
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供一种基站退服告警预测方法及装置，所述方法包括：获取基站特征数据和基站所在区域的天气信息数据；输入所述基站特征数据和所述天气信息数据至预设基站退服告警预测模型，并将所述预设基站退服告警预测模型的输出结果作为基站退服告警预测结果；其中，所述预设基站退服告警预测模型采用提取所述基站特征数据和所述天气信息数据的样本数据训练循环神经网络得到。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的基站退服告警预测方法及装置，能够提前、准确、高效地进行基站退服告警预测，进而提升网络运维的效率和质量。
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公开(公告)号：CN113379176B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202010158291.2
申请日：2020-03-09
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/30 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06N20/00
摘要： 异常数据，根据集成学习能够整体上提高检测模本发明实施例提供一种电信网络异常数据 型泛化能力的特征，从而提高了电信网络异常数检测方法、装置、设备和可读存储介质，其中方法 据检测的准确性。包括：获取电信网络中待检测小区对应的网络特征数据；将网络场景相同的待检测小区对应的网络特征数据输入电信网络异常数据检测模型，得到所述电信网络的异常检测结果；其中，电信网络异常数据检测模型由多个基学习器组成；所述基学习器是以网络场景相同的小区对应的网络特征数据为训练样本进行训练得到。本发明实施(56)对比文件Ryota Hinami等.Joint Detection andRecounting of Abnormal Events by LearningDeep Generic Knowledge.2017 IEEEinternational Conference on ComputerVision(ICCV).2017,3639-3647.张志平.基于集成方法的异常点检测.信息与电脑（理论版）.2019,第31卷(第20期),48-49.许振等.基于聚类的兴趣区域间异常轨迹并行检测算法.南京师大学报（自然科学版）.2019,第42卷(第1期),59-64.
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公开(公告)号：CN116866151A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210311412.1
申请日：2022-03-28
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/04 , H04L43/08
摘要： 本发明公开了一种网络异常原因确定方法、装置、计算设备及存储介质。方法包括：根据小区流量数据识别网络异常事件；提取网络异常事件的发生时间及发生位置，并基于网络异常事件的发生时间及发生位置生成网络异常事件的时空特征；基于网络异常事件的时空特征，对网络异常事件进行聚类处理，以获得至少一个类簇；针对于任一类簇，根据该类簇中网络异常事件的异常类型和/或流量类型，确定该类簇对应区域的网络异常原因。采用本方案，能够提升网络异常原因的确定效率及确定精度。
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公开(公告)号：CN115243270A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110373100.9
申请日：2021-04-07
申请人： 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
摘要： 本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种5G网络规划方法，该方法包括：建立网络智能规划模型，其中，网络智能规划模型包括输入层、中间层和输出层；分别对输入层、中间层和输出层的数据基于语义进行分类，得到分类数据；对分类数据进行向量映射，得到映射数据；根据映射数据对第一学习匹配模型和第二学习匹配模型进行训练，得到第一匹配模型和第二匹配模型，其中，第一学习匹配模型为输入层和中间层的学习匹配模型，第二学习匹配模型为中间层和输出层的学习匹配模型；根据第一匹配模型和第二匹配模型进行5G网络规划。通过上述方式，本发明实施例可以快速、准确地进行匹配模型的学习匹配，提高规划效率、提升规划精度。
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