一種移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)假日網(wǎng)元級話務(wù)預(yù)測模型

【摘要】本文主要建立了一種移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)假日兩級因子話務(wù)預(yù)測模型，可以借鑒往年網(wǎng)絡(luò)話務(wù)模型來對當年的節(jié)假日話務(wù)進行預(yù)測，為移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)假日話務(wù)預(yù)測的程序?qū)崿F(xiàn)提供了一種方法，可以有效節(jié)省繁重的數(shù)據(jù)預(yù)測工作。該模型可以有效規(guī)避頻繁工程變化對網(wǎng)元預(yù)測的影響，在實際使用中獲得了很好的預(yù)測精度。

【關(guān)鍵詞】節(jié)假日話務(wù)預(yù)測兩級因子

一、節(jié)假日話務(wù)預(yù)測概述

在實際網(wǎng)絡(luò)運行維護中，由于移動網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)流動性，經(jīng)常需要對節(jié)假日話務(wù)進行預(yù)測，以進行提前應(yīng)對，保障網(wǎng)絡(luò)安全。

我們往往借鑒往年的節(jié)日話務(wù)模型來進行當年的業(yè)務(wù)預(yù)測，同時考慮一定的冗余，以保障節(jié)假日的話務(wù)高峰沖擊對網(wǎng)絡(luò)安全造成侵害。

在以往節(jié)假日預(yù)測中，我們大多按照MSC、LAC或者BSC等網(wǎng)元為基礎(chǔ)儲存節(jié)假日前以及節(jié)假日當天話務(wù)量的增量作為來年預(yù)測的重要參考，但實際操作中，由于網(wǎng)絡(luò)話務(wù)量的變化，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也在不斷調(diào)整，導(dǎo)致去年的話務(wù)模型和今年實際的話務(wù)模型之間存在較大的偏差。

也有采用以區(qū)域?qū)傩缘脑拕?wù)節(jié)日模型來作為預(yù)測依據(jù)的，但由于網(wǎng)元的話務(wù)屬性并沒有小區(qū)級明確，而由于網(wǎng)絡(luò)變化中小區(qū)增加數(shù)目較大也會導(dǎo)致在按照小區(qū)加權(quán)的時候存在較大偏差，導(dǎo)致網(wǎng)元級預(yù)測出現(xiàn)大的偏差。

還有按照往年不同網(wǎng)元下小區(qū)個數(shù)的分布在今年新網(wǎng)元下的分布來進行加權(quán)計算的方法，在實際使用中的精度有所提高。但如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)果變化較大，計算量也會非常大。且網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)個數(shù)變化較大的情況下，精度大受影響。

另外一個常見的問題是：往年的節(jié)假日或者要預(yù)測的節(jié)假日當天由于是雙休日，話務(wù)模型和工作日有明顯差別，如果用往年的節(jié)假日模型會有明顯不足。

如何規(guī)避網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整對話務(wù)預(yù)測帶來的影響，同時提高預(yù)測精度成為運行維護部門急需解決的問題。

二、節(jié)假日話務(wù)預(yù)測模型的建立

我們以某個城市的GSM網(wǎng)絡(luò)話務(wù)量預(yù)測作為分析的主要依據(jù)。該城市的當年話務(wù)量以及往年話務(wù)量走勢如圖1。

當年的需要預(yù)測的節(jié)日話務(wù)預(yù)測的主要難度在于去年的節(jié)日為10月6日，在國慶黃金周期間，而當年的中秋在9月25日，是星期二，屬于工作日。且在9月份網(wǎng)絡(luò)的變動非常大。為了合理借鑒去年的節(jié)假日模型，同時為了規(guī)避一年來網(wǎng)絡(luò)頻繁調(diào)整對預(yù)測的影響，我們發(fā)現(xiàn)每年的8月中旬到10月，該網(wǎng)絡(luò)受到校園開學(xué)及商務(wù)促銷等的影響話務(wù)量走勢均有明顯的一致性，且在一定的時間區(qū)間（如一周）里面，話務(wù)量較為平穩(wěn)。這一點為我們的預(yù)測模型提供了主要的借鑒。

同時通過歷時節(jié)假日的模型分析發(fā)現(xiàn)，節(jié)假日當天相對于節(jié)假日前的話務(wù)平臺的增幅有明顯一致性，比如：前年節(jié)日期間（9月18日，周日）的話務(wù)高峰相對于9月11日（周日）的話務(wù)高峰的增幅為23%，去年節(jié)日期間（10月6日）的話務(wù)高峰相對于10月4日（明顯有一個谷底）的話務(wù)高峰的增幅為26%。

基于全網(wǎng)話務(wù)走勢的一致性以及節(jié)假日當天話務(wù)高峰相對節(jié)假日前平穩(wěn)期話務(wù)高峰的增幅一致性，我們建立如下兩級因子數(shù)學(xué)模型進行今年該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)日預(yù)測。如圖2所示。

（1）將去年的小區(qū)對應(yīng)到今年割接后目標網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)上。（2）今年網(wǎng)元A的第一級增長因子k1=所有相關(guān)小區(qū)去年開學(xué)后話務(wù)量總和/所有相關(guān)小區(qū)去年開學(xué)前話務(wù)量總和。（3）今年網(wǎng)元A的第二級增長因子k3=所有相關(guān)小區(qū)去年節(jié)日話務(wù)量總和/所有相關(guān)小區(qū)去年國慶期間話務(wù)量總和。（4）預(yù)測起始日話務(wù)量T1=今年所有相關(guān)小區(qū)8月30日話務(wù)量之和。（5）今年節(jié)日的話務(wù)量=T1*（1+K1）*（1+K3）。

通過上述方法，我們便得出了今年節(jié)日個網(wǎng)元的話務(wù)量及各網(wǎng)元可能存在的話務(wù)風(fēng)險，并給出了相應(yīng)的調(diào)整建議。

三、預(yù)測實際效果及經(jīng)驗小結(jié)

采用了上文所介紹的預(yù)測方法后，本次預(yù)測的精度也大大提高：（1）考慮20%的誤差，BSC話務(wù)量的預(yù)測準確率在90%，（2）考慮20%的誤差，MSC的話務(wù)量的準確率在96%。（3）全網(wǎng)的話務(wù)量，預(yù)測結(jié)果為8.5萬，實際話務(wù)為8.51萬，預(yù)測誤差在1%以內(nèi)。

可見在當年節(jié)日的預(yù)測中準確率最高的是全網(wǎng)話務(wù)量，其次是MSC網(wǎng)元。

還有個別BSC實際話務(wù)量超出預(yù)測話務(wù)量較大，雖然我們在前期預(yù)測工作時發(fā)現(xiàn)了該BSC可能存在的話務(wù)風(fēng)險，并作出了相應(yīng)的調(diào)整方案，但由于該BSC主要覆蓋居民區(qū)為主，當面實際的增長率超出了預(yù)測的范圍。今年的模型會用作下一年的預(yù)測修正中去。

利用話務(wù)量預(yù)測的方法，我們對短信息和LAC的尋呼量也進行了預(yù)測，由于模型和話務(wù)增長的模型有所差異，預(yù)測精度要低于話務(wù)預(yù)測的精度，但相比較往年的預(yù)測，預(yù)測精度也大大提高。

兩級因子的設(shè)計可以靈活使用在移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)假日話務(wù)預(yù)測中，比如：K1=節(jié)前平穩(wěn)期話務(wù)量/預(yù)測起始日話務(wù)量；K3=節(jié)假日當天話務(wù)量/節(jié)前平穩(wěn)期話務(wù)量。在這兩級因子的公式中，節(jié)前平穩(wěn)期話務(wù)量由于今年和往年的差異，存在時間點上的不同。

四、總結(jié)

可見通過本次當年節(jié)日保障的預(yù)測保障工作可以看出，本文提出的數(shù)學(xué)模型在節(jié)假日話務(wù)預(yù)測的應(yīng)用中，取得了很好的效果，尤其是全網(wǎng)話務(wù)量預(yù)測的超高精度說明完全依據(jù)往年話務(wù)模型作為預(yù)測的基礎(chǔ)，預(yù)測精度可以得到較大的提高，隨著網(wǎng)元級別的變大，預(yù)測精度逐漸增加。

但在實際預(yù)測中建議在借鑒往年的節(jié)假日增長數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上再考慮1-5%的冗余，這樣可以保證最大的網(wǎng)絡(luò)安全性。

通過本文介紹的節(jié)假日話務(wù)預(yù)測數(shù)學(xué)模型的建立，也可以進行很好的程序?qū)崿F(xiàn)，可以保證預(yù)測速度的提高。

利用本文提出的預(yù)測原理也可以用來進行其他網(wǎng)元的指標預(yù)測，不過要根據(jù)該指標的歷史數(shù)據(jù)進行修正，同時也要根據(jù)該指標的外界影響進行必要的修正。

該話務(wù)預(yù)測模型也可以很好地應(yīng)用在其它移動網(wǎng)絡(luò)中，比如3G的網(wǎng)絡(luò)中。