特定场景下的网络质量评估与预警方法介绍

导读

伴随移动互联网用户爆炸式的增长，网络业务、应用场景的多样化，加之共建共享的全面推进，网络制式、用户归属、终端类型变得更加繁杂。传统的优化手段已无法快速适应网络问题的复杂多变。如何将大数据技术运用于网络优化工作中，将网优经验数学化，形成由IT引擎驱动的智能分析系统，精准定位并解决问题，成为优化工作的新方向。

本次分享主题是《特定场景下的网络质量评估与预警方法介绍》，主要内容分为4部分：

1. 相关背景介绍

2. 评估——基于熵权法的网络综合评估

3. 预警——小区扩容优先级推荐

4. 总结与应用

第1章

相关背景介绍

基于网优分析经验，搭建智能运营平台。利用大数据技术进行多维数据源信息采集、分析，聚焦各重点场景独特性，依托智能算法等分析手段，实现基于场景的网络质量评估和预警。

第2章

评估—基于熵权法的网络综合评估

这一部分主要介绍一种基于场景的指标综合评估方法。运用熵权法这种客观赋权法，综合网络侧、维护侧、用户侧等多维度指标数据，对单一场景进行综合打分，并根据评分结果快速定位问题指标及问题区域。

1.熵权法

熵权法是一种根据指标的变异性大小确定客观权重的赋权法。按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；根据信息熵的定义，对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度。

2.评价指标体系构建

选取网络接入保持类、用户体验类、网络可用类、干扰类、投诉类、覆盖类等六类指标构建本次场景评估的指标体系。针对六类指标分别细化具体指标名称及指标含义。评估维度涉及网络侧、用户侧、维护侧数据。其中，计算接通、掉话、单流占比、覆盖等指标时，对L900小区进行剔除。

3.评分结果及评估部分展示

将校园场景下的所有高校，基于评价指标体系，运用熵权法进行赋权打分，并根据得分从高到低排名。针对每个校园的得分结果，定位突出问题指标，同时基于多维度的数据采集分析，界面GIS可视化展现区域覆盖及周边站址情况，并针对重点关注的指标展现同环比波动趋势，为优化方案制定提供有力依据。

第3章

预警——小区扩容优先级推荐

这一部分主要介绍一种小区扩容优先级推荐模型的搭建。实现对未来小区扩容优先级的预警分析，引导合理运用扩容投资并实现对不同用户使用特性的场景小区制定差异化保障方案。

1.扩容优先级推荐模型

该模型通过针对不同扩容种类制定扩容门限，运用prophet预测算法实现对小区流量的预测分析，定义小区新建时间影响因子，最终形成小区扩容优先级推荐模型。

2.Prophet算法及预测分析

Prophet是Facebook开源的一款针对时间序列基于 python 和R语言的数据预测工具，是一个加性模型，分别用趋势项、季节周期项、节假日项、误差项这几部分来拟合时间序列的不同趋势。

选取70个地铁场景的待扩容小区，提取1月17日至4月20日小区级流量数据用于Prophet模型训练，得到未来10天流量变化趋势。并对模型总体做组件化分解。分别得到trend、weekly、holiday三部分的变化趋势，以及小区流量的整体预测走势，将其与真实值做对比。

将prophet与LSTM针对小区流量预测结果做对比分析，从预测走势图可以看出prophet预测结果更接近真实值，选取均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）作为预测结果的评价指标，相比LSTM， prophet的对小区流量的预测误差更小。

3.新建时间影响因子

该扩容预警模型中，需统计天级别小区达到扩容门限次数。如果小区在统计时间段内新建，且新建时间不长，则小区在统计时段内积累的次数较少，而该小区在新建短期内已经出现到达扩容门限的次数，且从小区建立的生命周期来看，短期一段时间内，小区业务量会呈现快速上升趋势，将使得小区容量进一步增加。因此单纯统计小区到达扩容门限次数无法准确反应小区扩容优先级。

定义小区新建时间影响因子S(t)，用于针对不同新建时间的小区，适度放大小区扩容预警优先级。

4.扩容优先级推荐结果

根据小区流量预测结果，计算出相对于当前的流量变化率，再结合小区新建时间影响因子及小区扩容门限counter，预测出每个小区未来某时间点的扩容优先级。

第4章

总结与应用

本文介绍的基于重点场景的网络评估与预警方法，摒弃传统完全依靠专家经验的做法，实现了基于单个场景网络质量的综合打分，为进一步有针对性的精准优化提供有力依据。小区扩容优先级预警模型聚焦各场景独特性，通过预测未来小区扩容优先级的走势，在用户数不断攀升和业务种类不断多样化导致网络资源日益紧张的情况下，实现扩容资源的高效利用，并能科学指导优化人员采取差异化的网络保障预案。

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