[发明专利]网络设备负荷预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种电话通信监控方法，特别是涉及一种网络设备负荷预测方法。

背景技术

网络设备负荷的预测，在通信网络中占据重要位置，是保障网络设备可正常运行的重要手段。其重要性主要体现在两个方面：一是网络规划中，每个交换机的移动交换中心(MSC)或基站控制器(BSC)可覆盖多大范围，可为多少用户提供服务，这些都需要通过预测交换机的负荷得到，再根据业务发展来进行规划；二是在节假日通信保障中，节假日用户通信较集中，通信量比平时有很大变化，必须提前预测到设备负荷情况，根据预测结果进行相应的调整，才能保证网络设备的正常运行，为用户提供优质的通信服务。

当前所采用的网络设备负荷预测方法，是通过网管系统采集当前设备下的话务模型。各种设备的话务模型不太一样，我们以移动交换中心MSC设备为例，话务模型主要包括话务量、用户数、试呼次数、位置更新次数、寻呼次数、手机发起MO短信次数等参数，这些参数的统计，在网络设备上有对应的计数器，通过定义统计任务，定时把计数器的值送到网管系统，就可方便直观的呈现给技术人员。把统计到的话务模型数据，输入到设备厂家的测试软件中即可进行设备负荷的预测计算。

话务模型的选取主要分两种，一是平时忙时的话务模型，用于网络规划中。另一种就是节假日最忙时的话务模型，用于保障节假日通信安全。这两种话务模型，采集方法一致，只是采集时段不同，用于计算设备负荷的计算原理也相同。

其计算原理为，话务模型的参数都涉及到某个通信过程，该通信过程中有几个消息流程，处理每个消息需要消耗的处理器CP周期，从而计算得到设备负荷。同时可以修改某个参数或几个参数后，重新计算得到预测的结果，这样在现有模型下，预测部分参数就可以计算到设备负荷的变化。

当前的预测方法主要有两个问题：一是对厂家软件的依赖性，只有厂商的研发单位有此测试软件，且不对外公开，不能满足预测工作的实时性；二是计算结果只和当前话务模型相关，不能反映话务模型的变化趋势，预测结果有其局限性。

发明内容

针对以上现有技术中存在的问题，本发明的目的是避开话务模型和预测负荷之间的测试软件，利用统计的数学方法，建立话务模型的关键参数和设备负荷之间的关联模型。

为实现本发明的上述及其他目的，本发明提供一种网络设备负荷预测方法，包括如下步骤：

步骤1、在系统中建立话务模型的关键参数和设备负荷之间的关联模型，

m₁x₁+m₂x₂+…+m_nx_n＝cp    (1)，

其中，选择的参数为n，x₁表示第1个话务模型的参数，m₁表示第1个话务模型参数的权值；x₂表示第2个话务模型的参数；m₂表示第2个话务模型参数的权值；x_n表示第n个话务模型的参数，m_n表示第n个话务模型参数的权值，cp表示设备负荷；

步骤2、用预警分析系统对话务模型关键参数的权值进行估计与训练；

步骤3、利用话务模型关键参数的最终估计值和关联模型方程，用预警分析系统计算出设备负荷；

步骤4、系统对设备负荷进行分析，当设备负荷达到预定值时，触发网络预警，否则，重复步骤2。

上述步骤2包括：

步骤21、系统确定话务量忙时；

步骤22、网管系统采集n天的话务忙时的各话务模型参数数据，作为估计参数权值的训练序列X₁(n)；

步骤23、把n个训练序列代入前述方程(1)，求解得n阶矩阵关系式，得到各参数权值m_i的估计值