[發明專利]網絡性能數據的預測方法、裝置、存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202210408256.0
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114745289A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 楊飛虎;劉賢松;歐大春;石旭榮;許國平;佘士釗;張碩偉;陳旻
• 申請（專利權）人: 中國聯合網絡通信集團有限公司
• 主分類號: H04L41/142
• 分類號: H04L41/142;H04L41/147;H04L43/08;H04W24/08;H04W24/10
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 邱婧雯;臧建明

1.一種網絡性能數據的預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取終端設備發送的待檢測小區的至少一組測量報告數據；

將所述至少一組測量報告數據輸入訓練后的決策樹模型，并獲取所述訓練后的決策樹模型輸出的預測結果，所述訓練后的決策樹模型是通過歷史網絡性能數據和歷史測量報告數據訓練生成的，所述決策樹模型用于通過循環迭代輸出回歸的預測結果，所述預測結果包括所述至少一組測量報告數據分別對應的網絡性能數據的預測值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述網絡性能數據包括信號與干擾加噪聲比。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述將所述測量報告數據輸入訓練后的決策樹模型之前，所述方法還包括：

獲取歷史網絡性能數據和歷史測量報告數據；

根據所述歷史網絡性能數據和所述歷史測量報告數據，對所述決策樹模型進行訓練。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述決策樹模型進行訓練，包括：

從所述歷史測量報告數據中確定出特征數據；

從所述歷史網絡性能數據中確定出所述特征數據對應的標簽數據；

將所述特征數據及所述特征數據對應的標簽數據組成樣本集數據，對所述決策樹模型進行訓練。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述從所述歷史網絡性能數據中確定出所述特征數據對應的標簽數據，包括：

根據所述特征數據的時間戳，從所述歷史網絡性能數據中確定出至少一個目標歷史網絡性能數據，所述至少一個目標歷史網絡性能數據的時間戳與所述特征數據的時間戳之間的時間間隔均小于預設的時間間隔；

根據所述至少一個目標歷史網絡性能數據，確定所述特征數據對應的標簽數據。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述確定所述特征數據對應的標簽數據，包括：

從所述至少一個目標歷史網絡性能數據中確定出一個與所述特征數據相關的關聯歷史網絡性能數據；

將所述關聯歷史網絡性能數據確定為所述特征數據對應的標簽數據。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述關聯歷史網絡性能數據的時間戳與所述特征數據的時間戳之間的時間間隔最小。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述確定所述特征數據對應的標簽數據，包括：

將所述至少一個目標歷史網絡性能數據的平均值確定為所述特征數據對應的標簽數據。

9.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述從所述至少一個目標歷史網絡性能數據中確定出一個與所述特征數據相關的關聯歷史網絡性能數據之后，所述方法還包括：

根據所述至少一個目標歷史網絡性能數據的平均值和所述關聯歷史網絡性能數據，確定所述特征數據對應的標簽數據。

10.一種網絡性能數據的預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取終端設備發送的待檢測小區的至少一組測量報告數據；

預測模塊，用于將所述至少一組測量報告數據輸入訓練后的決策樹模型，并獲取所述訓練后的決策樹模型輸出的預測結果，所述訓練后的決策樹模型是通過歷史網絡性能數據和歷史測量報告數據訓練生成的，所述決策樹模型用于通過循環迭代輸出回歸的預測結果，所述預測結果包括所述至少一組測量報告數據分別對應的網絡性能數據的預測值。

11.一種計算機存儲介質，其特征在于，所述計算機存儲介質中存儲有計算機執行指令，所述計算機執行指令被處理器執行時用于實現如權利要求1至9任意一項所述的方法。

12.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器和存儲器；其中，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序適于由所述處理器加載并執行如權利要求1至9任意一項所述的方法。