本發明涉及人工智能,尤其涉及一種無線網絡容量問題識別方法、裝置、電子設備及存儲介質。
背景技術:
1、在無線網絡中,受業務發展不平衡、業務分布不均衡以及無線環境復雜性的的影響,容量問題一直伴隨著無線網絡的發展和無線網絡優化工作,而且容量問題也是影響用戶感知的重要因素之一。
2、當前對于容量類問題分析及定位,主要通過兩種方式來解決:第一種方法為體檢法,采用人為經驗設定的規則,逐項進行無線覆蓋、干擾、負荷均衡以及高負荷等進行分析,第二種為分類法,根據人為經驗分別設定用戶數、流量、利用率的高、中、低門限,進一步分析小區用戶數、流量、利用率的組合,初步確定小區的原因。但是,現有的體檢法和分類法的判斷均基于人工經驗規則,導致無線網絡容量問題分析的準確性都較低。
技術實現思路
1、本發明提供一種無線網絡容量問題識別方法、裝置、電子設備及存儲介質,用以解決現有技術中無線網絡容量問題識別準確性較低的問題。
2、第一方面,本發明提供一種無線網絡容量問題識別方法,包括:
3、基于預設時間間隔確定小區第一預設數量的最大用戶數量和總流量;所述最大用戶數量指的是在所述預設時間間隔內,無線網絡容量所能容納的最大用戶數量;所述總流量指的是在所述預設時間間隔內,用戶進行數據傳輸的總字節數;
4、基于各最大用戶數量和各總流量,構建目標二維散點分布圖;
5、將所述目標二維散點分布圖進行柵格化,得到第二預設數量的第一柵格;
6、對各第一柵格分別進行數值填充,得到各填充柵格;
7、基于各填充柵格進行無線網絡容量問題識別,得到無線網絡容量問題識別結果。
8、在一個實施例中,所述將所述目標二維散點分布圖進行柵格化,得到第二預設數量的第一柵格,包括:
9、遍歷計算所述目標二維散點分布圖中各數據點與原點之間的距離,得到各距離值;
10、將各距離值中的最大值確定為所述小區的空間邊長;所述空間邊長描述了所述小區的網絡參數配置下無線網絡容量的承載極限;
11、基于所述空間邊長,構建第二柵格;
12、將所述第二柵格劃分為第二預設數量的第一柵格。
13、在一個實施例中,在對各第一柵格分別進行數值填充,得到各填充柵格時,針對每一個第一柵格執行如下步驟:
14、基于預設時間間隔確定所述小區第一預設數量的第一占用資源塊、第二占用資源塊、第一可用資源塊和第二可用資源塊;所述第一占用資源塊指的是在所述預設時間間隔內上行業務信道占用的物理資源塊;所述第二占用資源塊指的是在所述預設時間間隔內下行業務信道占用的物理資源塊;所述第一可用資源塊指的是在所述預設時間間隔內上行業務信道可用的物理資源塊;所述第二可用資源塊指的是在所述預設時間間隔內下行業務信道可用的物理資源塊;
15、基于所述小區的各第一占用資源塊、各第二占用資源塊、各第一可用資源塊和各第二可用資源塊,確定當前第一柵格內各數據點所對應的第一占用資源塊、第二占用資源塊、第一可用資源塊和第二可用資源塊;
16、將當前第一柵格內各數據點所對應的第一占用資源塊和第二占用資源塊進行求和計算,得到當前第一柵格的占用物理資源塊總和;
17、將當前第一柵格內各數據點所對應的第一可用資源塊和第二可用資源塊進行求和計算,得到當前第一柵格的可用物理資源塊總和;
18、將所述占用物理資源塊總和與所述可用物理資源塊總和進行比值計算,得到當前第一柵格的資源利用率平均值;
19、將所述資源利用率平均值填充至當前第一柵格,得到當前填充柵格。
20、在一個實施例中,所述基于各填充柵格進行無線網絡容量問題識別,得到無線網絡容量問題識別結果,包括:
21、基于各填充柵格的資源利用率平均值,構建容量特征向量;
22、將所述容量特征向量輸入至第一容量問題識別模型,得到無線網絡容量問題識別結果;所述第一容量問題識別模型是基于多層感知機模型進行訓練所得到的。
23、在一個實施例中,所述第一容量問題識別模型是通過如下步驟確定的:
24、基于預設時間間隔確定樣本小區的最大用戶數量樣本、總流量樣本、第一占用資源塊樣本、第二占用資源塊樣本、第一可用資源塊樣本和第二可用資源塊樣本;
25、基于各最大用戶數量樣本、各總流量樣本、各第一占用資源塊樣本、各第二占用資源塊樣本、各第一可用資源塊樣本和各第二可用資源塊樣本,確定各容量特征樣本;
26、對各容量特征樣本分別添加無線網絡容量問題標簽,得到各容量特征標簽數據;
27、將各容量特征樣本分別進行歸一化處理,得到各待識別特征樣本;
28、基于各待識別特征樣本和各容量特征標簽數據,對多層感知機模型進行訓練,得到第一容量問題識別模型。
29、在一個實施例中,所述基于各填充柵格進行無線網絡容量問題識別,得到無線網絡容量問題識別結果,還包括:
30、基于各填充柵格,確定二維柵格圖像;
31、將所述二維柵格圖像輸入至第二容量問題識別模型,得到無線網絡容量問題識別結果;所述第二容量問題識別模型是基于卷積神經網絡模型進行訓練所得到的。
32、在一個實施例中,所述第二容量問題識別模型是通過如下步驟確定的:
33、基于預設時間間隔確定樣本小區的最大用戶數量樣本、總流量樣本、第一占用資源塊樣本、第二占用資源塊樣本、第一可用資源塊樣本和第二可用資源塊樣本;
34、基于各最大用戶數量樣本、各總流量樣本、各第一占用資源塊樣本、各第二占用資源塊樣本、各第一可用資源塊樣本和各第二可用資源塊樣本,確定各二維柵格圖像樣本;
35、對各二維柵格圖像樣本分別添加無線網絡容量問題標簽,得到各圖像標簽數據;
36、將各二維柵格圖像樣本分別進行歸一化處理,得到各二維柵格圖像處理樣本;
37、將各二維柵格圖像處理樣本分別進行尺寸變換,得到各待識別圖像樣本;
38、基于各待識別圖像樣本和各圖像標簽數據,對卷積神經網絡模型進行訓練,得到第二容量問題識別模型。
39、第二方面,本發明還提供一種無線網絡容量問題識別裝置,包括:
40、確定模塊,用于基于預設時間間隔確定小區第一預設數量的最大用戶數量和總流量;所述最大用戶數量指的是在所述預設時間間隔內,無線網絡容量所能容納的最大用戶數量;所述總流量指的是在所述預設時間間隔內,用戶進行數據傳輸的總字節數;
41、構建模塊,用于基于各最大用戶數量和各總流量,構建目標二維散點分布圖;
42、柵格化處理模塊,用于將所述目標二維散點分布圖進行柵格化,得到第二預設數量的第一柵格;
43、數值填充模塊,用于對各第一柵格分別進行數值填充,得到各填充柵格;
44、容量問題識別模塊,用于基于各填充柵格進行無線網絡容量問題識別,得到無線網絡容量問題識別結果。
45、第三方面,本發明提供一種電子設備,包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,所述處理器執行所述程序時實現如上述任一種所述無線網絡容量問題識別方法的步驟。
46、第四方面,本發明還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述無線網絡容量問題識別方法的步驟。
47、本發明提供的無線網絡容量問題識別方法、裝置、電子設備及存儲介質,基于小區長時間周期細顆粒度的最大用戶數量數據和總流量數據,構建目標二維散點分布圖,進一步將目標二維散點分布圖進行柵格化得到多個第一柵格,并對各第一柵格進行數值填充,實現小區無線網絡容量分布空間轉化,可以直觀且精準地對無線網絡容量問題進行分析,并確定出精準的無線網絡容量問題識別結果,從而有效縮短了問題分析周期,并提高了無線網絡容量問題識別的準確性。