導讀??? ?

伴隨移動互聯網用戶爆炸式的增長，網絡業務、應用場景的多樣化，加之共建共享的全面推進，網絡制式、用戶歸屬、終端類型變得更加繁雜。傳統的優化手段已無法快速適應網絡問題的復雜多變。如何將大數據技術運用于網絡優化工作中，將網優經驗數學化，形成由IT引擎驅動的智能分析系統，精準定位并解決問題，成為優化工作的新方向。

本次分享主題是《特定場景下的網絡質量評估與預警方法介紹》，主要內容分為4部分：

1. 相關背景介紹

2. 評估——基于熵權法的網絡綜合評估

3. 預警——小區擴容優先級推薦

4. 總結與應用

第1章

相關背景介紹

基于網優分析經驗，搭建智能運營平臺。利用大數據技術進行多維數據源信息采集、分析，聚焦各重點場景獨特性，依托智能算法等分析手段，實現基于場景的網絡質量評估和預警。

第2章

評估—基于熵權法的網絡綜合評估

這一部分主要介紹一種基于場景的指標綜合評估方法。運用熵權法這種客觀賦權法，綜合網絡側、維護側、用戶側等多維度指標數據，對單一場景進行綜合打分，并根據評分結果快速定位問題指標及問題區域。

1.熵權法

熵權法是一種根據指標的變異性大小確定客觀權重的賦權法。按照信息論基本原理的解釋，信息是系統有序程度的一個度量，熵是系統無序程度的一個度量；根據信息熵的定義，對于某項指標，可以用熵值來判斷某個指標的離散程度。

2.評價指標體系構建

選取網絡接入保持類、用戶體驗類、網絡可用類、干擾類、投訴類、覆蓋類等六類指標構建本次場景評估的指標體系。針對六類指標分別細化具體指標名稱及指標含義。評估維度涉及網絡側、用戶側、維護側數據。其中，計算接通、掉話、單流占比、覆蓋等指標時，對L900小區進行剔除。

3.評分結果及評估部分展示

將校園場景下的所有高校，基于評價指標體系，運用熵權法進行賦權打分，并根據得分從高到低排名。針對每個校園的得分結果，定位突出問題指標，同時基于多維度的數據采集分析，界面GIS可視化展現區域覆蓋及周邊站址情況，并針對重點關注的指標展現同環比波動趨勢，為優化方案制定提供有力依據。

第3章

預警——小區擴容優先級推薦

這一部分主要介紹一種小區擴容優先級推薦模型的搭建。實現對未來小區擴容優先級的預警分析，引導合理運用擴容投資并實現對不同用戶使用特性的場景小區制定差異化保障方案。

1.擴容優先級推薦模型

該模型通過針對不同擴容種類制定擴容門限，運用prophet預測算法實現對小區流量的預測分析，定義小區新建時間影響因子，最終形成小區擴容優先級推薦模型。

2.Prophet算法及預測分析

Prophet是Facebook開源的一款針對時間序列基于 python 和R語言的數據預測工具，是一個加性模型，分別用趨勢項、季節周期項、節假日項、誤差項這幾部分來擬合時間序列的不同趨勢。

選取70個地鐵場景的待擴容小區，提取1月17日至4月20日小區級流量數據用于Prophet模型訓練，得到未來10天流量變化趨勢。并對模型總體做組件化分解。分別得到trend、weekly、holiday三部分的變化趨勢，以及小區流量的整體預測走勢，將其與真實值做對比。

將prophet與LSTM針對小區流量預測結果做對比分析，從預測走勢圖可以看出prophet預測結果更接近真實值，選取均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）作為預測結果的評價指標，相比LSTM， prophet的對小區流量的預測誤差更小。

3.新建時間影響因子

該擴容預警模型中，需統計天級別小區達到擴容門限次數。如果小區在統計時間段內新建，且新建時間不長，則小區在統計時段內積累的次數較少，而該小區在新建短期內已經出現到達擴容門限的次數，且從小區建立的生命周期來看，短期一段時間內，小區業務量會呈現快速上升趨勢，將使得小區容量進一步增加。因此單純統計小區到達擴容門限次數無法準確反應小區擴容優先級。

定義小區新建時間影響因子S(t)，用于針對不同新建時間的小區，適度放大小區擴容預警優先級。

4.擴容優先級推薦結果

根據小區流量預測結果，計算出相對于當前的流量變化率，再結合小區新建時間影響因子及小區擴容門限counter，預測出每個小區未來某時間點的擴容優先級。

第4章

總結與應用

本文介紹的基于重點場景的網絡評估與預警方法，摒棄傳統完全依靠專家經驗的做法，實現了基于單個場景網絡質量的綜合打分，為進一步有針對性的精準優化提供有力依據。小區擴容優先級預警模型聚焦各場景獨特性，通過預測未來小區擴容優先級的走勢，在用戶數不斷攀升和業務種類不斷多樣化導致網絡資源日益緊張的情況下，實現擴容資源的高效利用，并能科學指導優化人員采取差異化的網絡保障預案。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的特定场景下的网络质量评估与预警方法介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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