[发明专利]一种基于神经网络模型的网络容量预测方法有效
| 申请号： | 201811308822.0 | 申请日： | 2018-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN109462853B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 陈祥;赵清;张国华;成纯松;陈欢;张顺 | 申请（专利权）人： | 武汉虹信技术服务有限责任公司 |
| 主分类号： | H04W16/18 | 分类号： | H04W16/18;H04W24/06 |
| 代理公司： | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人： | 赵伟 |
| 地址： | 430073 湖北省武汉市江夏区*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信网络容量预测技术领域，公开了一种基于神经网络模型的网络容量预测方法，根据预设的规则提取小区原始数据；采用判别函数根据小区原始数据获取小区分类数据；对小区分类数据进行预处理，获得神经网络模型的输入样本集；利用输入样本集对神经网络模型进行训练和测试，获得容量预测模型；将拟预测的小区数据输入训练好的容量预测模型，获得容量预测结果；本发明提供的这种网络容量预测方法，根据类别分类的结果提取小区数据并通过BP神经网络预测模型可以将同类型小区的发展规律量化并利用小区数据对容量预测模型进行训练和测试，利用训练好的容量预测模型实现小区容量的滚动预测；通过提取现网小区数据验证，验证结果表明预测所获得的预测结果与实际容量较为接近，可用于指导网络规划或网络优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 网络 容量 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络模型的网络容量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据预设规则提取小区原始数据；(2)采用判别函数根据小区原始数据获取小区分类数据；(3)对小区分类数据进行预处理，获得神经网络模型的输入样本集；(4)利用输入样本集对神经网络模型进行训练和测试，获得容量预测模型；(5)将拟预测的小区数据输入训练好的容量预测模型，获得容量预测结果。
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