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g s m g p r s 删络优化智能决策支持系统中若十技术的研究与实现 g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统中若干技术的研究与 实现 摘要 近年来我国移动通信用户规模增长很快，网络优化已成为移动 通信运营商日常的重要工作之一。g s m g p r s 网络优化智能决策支 持系统是针对中国移动的g s 删g p r s 网络和中国联通的g s m 网络 而开发的辅助网优人员进行日常网络优化的智能软件。 无线信号场强预测和网络优化数据管理是g s m g p r s 网络优 化智能决策支持系统的重要组成部分。精确的场强预测是覆盖控制 和频率优化的关键。网优数据管理部分是整个系统运行的基础。 本文介绍了传统流水线回归神经网络( p i p e l i n e d r e c u r r e n t n e u r a ln e t w o r k s ，p r n r n ) 的网络结构，给出了该神经网络的梯度下 降算法。进一步本文扩展了传统p r n n 的网络结构，使其适用于动 态系统辨识，并提出一种基于最小二乘法的p r n n 训练学习算法。 通过所给多个动态系统辨识例子仿真试验表明，改进后的p r n n 较 之传统基于梯度下降学习算法的p r n n 在网络学习收敛速度和数 据预测精度等方面都有一定程度提高。利用改进型p r n n ，我们设 计实现了自适应蜂窝移动通信网络场强预测系统，并将其应用于 g s m g p r s 移动通信网络优化中。 对网优数据管理技术，本文主要从网优数据库系统设计过程的 需求分析、概念数据库设计、逻辑数据库设计和物理数据库设计等 几方面展开。最后，简要介绍了数据格式转换中导入导出的实现过 程。 关键词p r n n 最小二乘法动态系统辨识场强预测网络优化 数据管理 g s m g p r s 瓣绦优纯智能捷燕支持系统孛羞二 二鼓零熬黟 究i 实驻 t h er e s e a r c h e sa n di 孵l e m e 】n 乳蛆i o n s0 ns o m 哦 t e c 壬n o l o 瞪e si ng s a 影g p r sn e t w o r k p 墨l 泰耋l z a t l o nl n 零嚣l l g 嚣n td e c i s i o ns u p p o l 辽 s y s t e m a b s 覃鬏a c t w i t ht h e i n c r e a s i n g n u m b e ro fm o b i l e p h o n eu s e r s ，n e t w o r k o p t i m i z a t i o nh a sb e c o m ep a r to f t h ei m p o r t a n tw o r kf o rm o b i l en e t w o r k o p e r a t o r s 。a s a na s s i s t a n tt o o f o fn e t w o r k e n g i n e e r s ，g s m g p r s n e t w o r k o p t i m i z a t i o ni n t e l l i g e n td e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m c a nb e w i d e l y u s e di ng s m g p r sm o b i l en e t w o r k o p t i m i z a t i o n m o b i l en e t w o r kr a d i o s i g n a l f i e l d i n t e n s i 锣p r e d i c t i o n a n dd a t a m a n a g e m e n t a le v e r yi m p o r t a n tp a r t s i ng s m g p r sn e t w o r k o p t i m i z a t i o ni n t e l l i g e n t d e c i s i o n s u p p o r ts y s t e m r a d i os i g n a l f i e l d i n t e n s i t yp r e d i c t i o n i sc r i t i c a lf o rn e t w o r k c o v e r i n g a n d f r e q u e n c y p l a n n i n g 。d a t am a n a g e m e n t i st h eb a s i st or u nt h ew h o l e s y s t e m t h i sp a p e r p r e s e n t sa ni m p r o v e dp r n n ( p i p e l i n e d r e c u r r e n tn e u r a l n e t w o r k s ) ，t h e s t r u c t u r eo fw h i c hi ss u i t a b l ef o r d y n a m i cs y s t e m i d e n t i f i c a t i o n + t h e nal e a s ts q u a r e s l e a r n i n ga l g o r i t h m i sp r o p o s e df o rt h i s p r n n ，a n d t h es t i m u l a t i o nr e s u l t si nd y n a m i c s y s t e mi d e n t i f i c a t i o np r o v e t h a tt h e p r o p o s e dl e a r n i n ga l g o r i t h m n o t o n l yh a sh i g h e rc o n v e r g e n t s p e e d st h a nt h et r a d i t i o n a lg r a d i e n t b a s e dl e a r n i n ga l g o r i t h m b u ta l s o a c h i e v e sb e t t e r p e r f o r m a n c e s i nd a t a p r e d i c t i o n 。a na d a p t i v e f i e l d i n t e n s i t yp r e d i c t i o ns y s t e mf o rc e l l u l a rm o b i l ec o m m u n i c a t i o nn e t w o r k s ， w h i c hh a sb e e n a p p l i e d t o o p t i m i z i n g o fg s m g p r sm o b i l e c o m m u n i c a t i o nn e t w o r k s ，i si m p l e m e n t e do nt h eb a s i so ft h ei m p r o v e d p r n n i nf o u r a s p e c t s ，t h i sp a p e r i n t r o d u c e st h ed a t a m a n a g e m e n t t e c h n o l o g yi nt h es y s t e m ：r e q u i r e m e n ta n a l y s i s ，c o n c e p t u a ld b sd e s i g n ， l o g i c a ld b sd e s i g n ，a n dp h y s i c a ld b sd e s i g n k e y w o r d s ：p r n n ，l e a s ts q u a r e sm e t h o d ，s i g n a li n t e n s i t yp r e d i c t i o n ， d y n a m i cs y s t e mi d e n t i f i c a t i o n ，n e t w o r ko p t i m i z a t i o n ，d a t am a n a g e m e n t i g s m g p r s 网络优化智能决策_ 立持系统中若干技术的研究与实现 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 ， 、 本人签名：孺壶边 日期：呈! ! 生：i ! 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即： 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论 文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名：。知庄墟 日期：兰! ! 垒i ：2 导师签名： 蚌叉日期：巡坻；j g s m g p r s 辫姆优纯智能决策 支辩蓑绕中若手技术的攀 窕每寰斑 第一章g s m g p r s 网络优化智能决策支持统 简介 嘻。哇g s m 焰p r s 网络优化簦介 1 1 1g s m ，g p r s 网络及其发展 移动通绩蹩遗信豹一方戏双方在移动中实现通蘩，其孛包括移镄台( 汽车、 火车、飞掇、轮船等移动钵上) 与男一移动台之间的邋信，移动螽与匿定台之阍 的通信，以及移动台通过转移与另一移动台或固定台之间的通信。移动通信是达 到通信最终西的的有效手段，目前己成为人们通信必不可少的一部分。 g s m 数字蜂窝移魂逶傣系统是在第一蔹移魂逶蘩系统戆萋磁上发震超来 的。第一代移动通信制式采用f d m a 接入技术，这种技术频谱利用举低、保密 性差、容量小，不能满足日益增长的移动通信需求。为此，1 9 8 8 馨欧洲电信标 攒秘会( e t s i ) 戒立，芽凌1 9 9 0 年臻定魄g s m 一麓糕范。髓m 系绞是一耱其 精典型的开放溅结构盼系统，作为面向束来的移动通信系统，它具肖如下主要特 点：1 ) g s m 系统具有开放的接口和统一标准。以7 母信令作为互联网标准，与 p s t n 、i s d n 铸公用电信喇蠢完备豹互通能力，其用户接口系统积i s d n 用户与 霹络接口裰一致戆三层秘议，容荔扩充硗麓帮雩| 入冬静i s d n 藜监务；2 ) g s m 系统采用f d m a t d m a 及跳频的复用方式，频率复用剿用率较高，同时它具有 受活方便的组网结构，可以满足用户的不间容量需求；3 ) g s m 系统县有较强的 蒸投襄老要密珐辘，逶过s i m 卡提筷弱户黧投_ 帮对簧输臻患进行翅密；4 ) 具有跨 系统、跨地区、跨国家的白渤漫游能力，其漫游的实现是建立在s i m 卡及国际 移动用户识别碣( i m s i ) 的基础上；5 ) g s m 系统抗干扰能力较强，系统的通信质 豢较高。 g s m 系统舆骞鞋上稳点，粪爰实现了个入移动後莘鼙终溃移动健，因诧在全 球范围内得到了广泛的应用。我国的移动用户至2 0 0 3 年底超过2 6 8 亿，其中 g s m 用户达到2 5 亿【3 0 j ( 中国移动用户遮到1 ，7 7 亿，中国联通g s m 用户数达 到7 3 1 3 万) 。 g p r s 是在g s m 两络潦础上，为实现移动数据通信，充分利用现有g s m 网 络的设备增加些硬件设备和软件升级，形成一个新的网络逻辑实体。对于 g p r s ，g s m 网络侧n s s 需鼹增加业务支持节点( s g s n 。s e r v i n g g p r s s u p p o r t n o d e ) 、g p r s 湖关支持节杰( g g s n ，g a t e w a y g p r ss u p p o r t n o d e ) 及其它硬传 g s m g p r s 耀络稼纯智齄决策支持系统孛若干技术自鹾究与实瑶 设备相连接的相应接口。在基站子系统b s s 侧，g p r s 与g s m 采用相同的t d m a 峻结构，g m s k 调剃方式、物理信道、频谱配置和2 0 0 k h z 载频闼黼锷，这一测 需要臻加g b 接掰蠲于与s g s n 裙连。蠢予g b 接口采拜l 赖中断，原有b s c 静屯 路交换设备无法使用，所以需增加硬件设锯分组控制单元( p c u ，p a c k e tc o n t r o l u n i t ) 。 g p r s 戳分缓交按援术为蒸硇，采爰| p 数豢阚终汝议。楚户逶过g p r s 终 端的手机可在移动状态下使用各种高速数据业务，包括呶子邮件、因特阏浏览等 i p 业务。g p r s 是一个采用分组传输技术的业务平台，即支持t c p 1 p 协议也支 持x 2 5 协议，撼供了毖i n t e n l e f f i n t r a n e t 嬲、x | 2 5 网更露效更直接的逡接，具蠢 传输速率高、攘入速度侠、可永久连接、计费更合理等优点。 g p r s 的产生促进了移动通信和i p 网这两大高速发展业务的结合，推动了 移幼通信网向宽带化、移动多媒体业务发展，也是g s m 向第三代宽辩穆动通信 弼平漕过渡迈交豹第一多。 1 1 2g s m g p r s 网络优化简介 1 1 2 1 霹络优纯的概念 g s m 网经过几年的飞速发展已具备褶掰的规模。目前，加强网络优化，搞 好遮行维护是掇高移动通信网络质量的关键。一个完善的网络往往需鼹经历：可 行谯缀告、网络嫂划、工程罄计、工程施工、工程验收移交、无线网络优化等酚 段，并行或囊往锤环。之酝驻嚣簧瑟终优纯楚因为在网络簸翔和工程设计阶段没 有任何一种工县w 用于每个小隧( 基站) 覆流的预测准确到可以和工穰竣工后完 全样。没有一种工具可以用w 来准确预测一个城市的话努餐的分布。没有一个电 予壹| 羹强绘鎏豹蘩魏之快班致可戮露城彦建设完全嚣多。联瑷凭证必鬏怒工程程净 中的个阶段，而且是一个很藏要的阶段，并且只要网络在运行就不熊停止。 网络优化工作是指对正式投入运行的网络进行参数聚集、数据分析，找出影 跪潮终运行质量黝覆困著且通过参数调整和袋取某些技术手羧，饺网终迭到最佳 运行状态，使现裔溺络资源获褥最佳效益，弼辩也是对嘲络今后的维护及窥划建 设撼出合理建议。网络优化主疆包括无线网络优化和交换网络优化两个方面。 系统的无线部分具有诸多不确定因素，它对无线网络的影响很大，其性能优 劣豢常藏为决定移凌逶信霹簿豁翡决定牲霹豢。当然，无线瓣络蕊黧除蔽考虑不 到的问题如无线墩波传播的不确定性( 障礴物的阻碍等) 、基础设施变化( 新商 业区、街道、城区的重新安排) 、取决于地点和时间的话务负荷( 如运动场) 、话 务要求、霜户对蛾务瘊量的要求的增加，都涉及到网络优化工雩# 。 g s m 缁p r s 嘲络优化智能决燕支持系统中粉干技术的研究与寓现 1 1 2 2 瞬络优化的对象释毽的 潮络中存在的麓越籁需要改滋之初是指鄹貔没有达到畿能要求静部分。避 行网优工作( 包括日常性优化和阶段性优化) 的主要目的是解决；局部网络戚个 别网络单元( 小区) 的性能明显低予网络平均水平：一项或多项指标明显骶化； 惩络运簿蔟量为达鬟遮营齑豹 ! 荽期瓣棘；注能鬣涮数蠢稳定义。大致霹爨麴纳为 如下几点； 使无线覆盏灏围达到服务区域的9 5 城更好； 提毫通话质爨； 减少捧话率： 提高接通率； 提高高速数据可用范围( g p r s 中的c s 一4 可使用范围至少要达到服务 嚣戆5 0 激主，塞予分缀数据使按数缀霪诗费，离遮藏意味蓍增竣) ； 提高设备利用率； 使网络处在操作人员控制之下； 研究飕络豹继梅，毒展状擞鞠各参数褥瓣关系羁互稳影响懿援镎，以便 制定今螽发怒规菇； 最终，改善投资的经济效擞和社会效益。 1 1 2 3 网络优化的过程 嬲络饶纯工终主簧过程垂鼗攒采集、数爨分拆、运题定锭、往往方案鹃潮 定及优化调整实施等阶段，如图1 - 1 所示： 1 ) 数据采集 数攥聚集包括o m c 话务统诗数据采集、黢溪数豢采集、c q t 溅试数熬采 集、用户申告情况收鬃以及其它仪表的测试结果，纂中优化工稔师日程优化依据 的重点使o m c 话务统计数据和路测数据。优化中评判网络性能的主要指标包括 长途来话接通率、话沓接通率、信邋可用率、掉话率、接通零、捅塞率、话务量 稆甥筷箴凌率等，这垫 熟是话务统诗数蕹采集静鬟点。鼹溺数瓣豹采集主要通过 路测设备，定性、定量、定位地测出网络无线下行的覆盖切换、质量状况等，通 过对无线爨源的地理化谱查，确认网络现状与规划的差异，找出网络干扰、商区 地段，簿话秘坊换失败较裹静建段。然螽，对路测采集夔数爨遴行势瓠，热i l | 试 路线的地毽位餮信息、测试路线区域镑个基站的靓嚣及基站间的距离、各额点的 场强分彳f i 、覆盖状况、接收信号电平和质量、邻小区状况、切换情况等，找出问 题的所在，从面提出解决方寨。 g s m g p r s 嘲络优化智能决策支持系统中若干技术的研究与实现 数 据 采 集 与 统 计 故 障 分 析 与 定 位 优 化 调 整 阶 段 图i 一1 网络优化过程图 2 ) 数据分析和问题定位 网络问题主要从干扰、掉话、天线接通率和切换四个方面来进行分析。 无线接通率分析：影响无线接通率的主要因素是t c h 的拥塞和s d c c h 的 拥塞，以及t c h 的分配失败。因此若要提高该指标，必须要进行话务均衡处理 g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统中若十技术的研究q 实现 和分配失败率的分析处理。话务均衡是指各小区载频得到充分利用，避免某些小 区拥塞，而另一些小区基本无话务的现象。通过话务均衡可以减小拥塞率、提高 接通率，减少由于话务不均引起的掉话，使通信质量进一步改善提高。话务均衡 问题的定位手段包括话务统计数据、话务量、接通率、拥塞率、掉话率、切换成 功率、路测和用户反映。 掉话分析：掉话问题的定位主要通过话务统计数据、用户反映、路测、天 线场强测试、c q t 呼叫质量拨打测试等方法，然后通过分析信号场强、信号干 扰参数设置( 设置不当，切换参数、话务不均衡) 等，找出掉话原因。 干扰分析：g s m 系统是干扰受限系统，干扰会使误码率增加，降低话音质 量甚至发生掉话。 切换分析：切换失败的分析定位必须要和其它指标的分析结合起来，首先 去检查是否是目标小区的信道由于出现拥塞、硬件故障、传输故障而导致无法指 配；其次去分析是否和无线干扰有关，导致m s 无法占用系统所分配的信道；接 下来应去检查是否和切换参数及切换邻小区参数定义有关，或是出现了孤岛效应 ( 漂移小区与其相邻小区同b c c h 、b s i c ) ；最后应去检查是否为n s s 部分数据 或路由定义有误。 3 ) 优化方案制定及实施 系统调整内容包括提高交换机处理效率，增加容量，调整信道数，变更基 站位景，变更天线位置，改变倾角，变更切换参数、频率、小区参数等，覆盖盲 区或高话务量地区增加信道或设置微蜂窝。 1 l 2 4 无线网络质量测试 由交换机所得出的话务统计数据是种统计意义上的结果，而实地的无线网 络质量测试更能真正反映系统的实际运行情况和获取用户的主观感受，切实有效 的网络质量测试有利于对实际运营情况的掌握，是网络优化工作的重要组成部 分。 g s m 网的网络质量测试主要包括两大部分：c q t ( c a l lq u a l i t yt e s t ) 测试 和d t ( d r i v et e s t l 测试。c q t 测试是在城市中选择多个测试点，在每个点进行 一定数量的呼叫，通过呼叫接通情况及测试者对通话质量的评估，分析网络运行 质量和存在的问题。 d t 测试即驱车路测，是指在一个城市中借助仪表、测试手机及测试车辆等 工具，沿特定路线进行无线网络参数和话音质量测定的测试形式。d t 测试包括 使用无线测试仪表对无线信号强度、越区切换位置、越区切换电平等参数进行测 量以及在移动环境中使用测试手机沿线进行全程拨打测试，通过所得无线参数以 及呼叫接通情况和测试者对通话质量的评估，为网络规划、网络工程建设以及网 g s m g p r s 掰络优化智能决策支持豢绕中若手投术躺研究匀实现 络遂行部分提供较为完备的网络覆盖情况，同时也为网络运行情况分析提供较为 充分蕊鼗摇基戳。d t 黪泌靛设备要求：场强溅试搜( 盎n 罗德施瓦茨镄l 试仪) 、测 试软件、分轿处淫软件、溅试手机( 熟t e m s 手梳等) 、电子地图、褥试车辆等。 1 2g s m ，g p r s 网络优化智能决策支持系统 本节麓要奔绍g s m g p r s 鲻络饶纯智麓决策支持系统鲍顼蟊背景、系统俸系 结构，重点探讨系统的核心部分g s m g p r s 网络优化智能知识决策系统，并给出 g s m g p r s 网络优化智能知识决策系统中知识库子系统、频率优化模块和数据库 孑系统蕊设量 淼毽与凌麓，鼹系统孛憨数搀饔式转换予系统设诗掺了译绥兹滋 明。 1 2 1 项目背景 爵前，国内g s 酣g p r s 网络优亿工作发震鲍很不平衡，各地网优人员工作水 平参差不齐。在一些网络规模较大的城市，网络优化工作已经发展到定的规模 和水平。丽在中小城市和西部大部分地区，嬲络优化工作各方面还不完善。 隧饶工 睾不究善主要窭鼹在嚣方嚣：一蹩经骏丰富瓣嚣终优伲工耧簿严重不 足；二是网优过程中需要借助的各种测试仪器和软件，遮些产品的市场份额大部 分都被国夕 厂商占有，而且价格昂贵。因此，面向国内移动通信运营市场，开发 备耱其寿塞主熟浚产权& 嬲终饶纯窝弼终壤怒产品，凳中嚣移动、中逼联通兹 g s m g p r s 网络建设、规划、避行及维护等方面提供多方支持，戳改蒋现有网络 优化效果，提高阀络优化工作效率，从而提升网络运营效益是当前迫切需要解决 的婀题。 o s m o p r s 潮络优佬餐琵捩策支持系统疆楚在这祥斡帮豢下提出蠡奄，该系统 集成了移动通信、计算机、人工智能、决策支持系统和地理信息系统麓技术，开 发出的运行于微机系统平台的g s m g p r s 无线网络优化软件，具有数掇分析、基 于巍识兹溺终数瓣诊瑟与往纯决策支持等功戆。本顼嚣受辩援熬中，j 、企漫割耘基 余支持。 本节在第1 2 2 小节介绍g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统的总体设计 结构，第1 2 3 小节探讨g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统的核心模块知识 麾模块、模型瘁镁涣鞠数疆瘁模块翡设诗滴熬，著对数爨袋集霸转换穰块逶行麓 要说明。 6 g s m j g p r s 瓣终凭纯智能决策支持系统中若平技术趋碜 究每蜜袋 1 2 2g s m g p r s 网优智能决策支持系统的体系结构 g s w g p r s 舔优智嶷凌繁支持系统懿嚣系结构魏豳l 一2 掰示： 图l 一2g s m g p r s 网络优化智能决懿支持系统体系结构 系统通过入枫交互予系统与网络捷纯入员糖互配合，共嚣完成楚l 2 赝示 的两络优讫流稷鹩3 个多骤：数据采集与统计、数据分轿和问题定位、优化调整， 擞现对g s m g p r s 网络中无线网部分的b t s 、b s c ，交挺网部分的m s c 、l r 、h l r ， 分组网部分的s g s n 、g g s n 等网元的优化。 1 2 3g s m g p r s 网络优纯i d s s 核心模块设计 g s m g p r s 嘲络优化i d s 5 的核心模块包括人机交飘模块、频率优化模块、知 移 簿模块、攘赘瘴揍浃、数攒管理接头、数撂采集与数糖转换模块。零节菱熹簸 数据管理模块的角度介绍知识库模块、频率优化模块及数据库系统d b s 的设计问 鼷，对数据转换模块设计也作了简要说明。 l 。2 。3 。i 舞谈瘁系统k b s 设毒 g s m g p r s 嗍络优化智能决策支持系统中若干技术的研究实现 知识库模块由知识表示模块、知识编辑模块、知识使用模块及接口模块组 成。在知识表示模块中知识与数据实现一体化存储，其中包括元知识、规则、事 实、网络配置、性能数据等各种知识、数据的存贮。知识编辑模块实现知识组织 与管理功能，包括知识查询与编辑、知识的一致性检查和数据查询。知识使用模 块包括应用各种知识、数据进行网优推理过程，可以向用户提供诊断过程与网优 过程的跟踪与交互。接口模块与人机界面、数据库和模型库的接口。 知识库模型设计过程中所用到事实、规则和模板等存储在数据库中。 1 2 3 2 频率优化模块设计 频率优化子系统是g s m g p r s 一体化网络优化软件中专门负责频率优化的部 分。该予系统考虑了当前g s m g p r s 无线网络采用的各种频率复用方式和网络优 化技术，如4 3 、3 3 、m r p 等复用方式和跳频、双频网等网络优化技术，适用 于当前绝大多数g s m g p r s 无线移动网络的频率优化。 频率优化模块通过数据库接口从数据库中读取算法所需的小区基本信息，如 小区i d 号，小区的频点信息( t c h 频点和b c c h 频点等) 、邻区关系等。 1 2 3 3 数据库系统设计 网优数据库系统的设计从过程上分为需求分析、概念数据库设计、逻辑数据 库设计和物理数据库设计等几方面，本文在需求分析中参考电信管理网( t m n ， t e l e c o m m u n i c a t i o n sm a n a g e m e n tn e t w o r k ) 思想结合网优工作实际情况对 g s m g p r s 移动网信息系统建模。 数据库系统的设计从内容上包括三部分：数据设计、事务流程设计和接口设 计。数据设计解决数据库中包含哪些数据、数据间的联系及数据如何存储等问题， 本文采用t m n 思想与传统数据库设计方法结合的方式设计。事务流程设计主要指 数据库上层应用模块操作数据库的具体事务流程。接口设计给系统其它模块提供 操作数据库中数据的基本操作函数，如读取数据、写入数据、更新数据、删除数 据、创建表、修改表等。 基于微机系统平台的g s m g p r s 网优智能决策支持系统采用s q ls e r v e r 数 据库来存储网优性能数据和知识库中用到的规则、事实等数据，采用m a p i n f 0 6 5 来存储网优中有关地理信息数据以及显示地图。 1 2 3 4 数据格式转换模块设计 在g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统的应用过程中，所需的数据来自各 个方面如o m c 、c q t d t 路测等，而这些数据又是以各种各样的文件格式存储，如 从河南的o m c 来的数据以$ d a t 文件存在，从t e m e s 出来的路测数据以$ f a t 文 件存在等，而且同一种文件有时的存储格式还不统一，数据格式转换模块是将所 g s m g p r s 网络优化智能决饿史持系统中若干技术的街f 究与实现 得到文件中数掘读到数据库中。 网络优化数据管理由文件管理到数据库管理有如下优点： 1 ) 数据冗余度小，易扩充。由于数据库从整个g s m g p r s 移动通信网优化 过程来看待和描述数据，数据不再是面向某一应用，而是面向整个系统， 这可以大大减小数据的冗余度，既节约存储空间，减少存取时问，又可 避免数据之间的不相容和不一致性。 2 ) 具有较高的数据和程序的独立性。数据的定义和描述已经与应用程序分 离，数据的存取有d b m s 进行管理，应用程序不必考虑具体的存取细节。 3 ) 具有统一的数据控制功能，如安全性控制、数据完整性控制、多用户并 发控制等，可以对不同的用户设置不同的对数据的读写权限。 数据格式转换模块对不同文件处理的技术在本论文的第四章给出。 1 3 数据管理模块研发任务概述 1 3 1 任务 数据管理模块研发任务有：完成网优数据库的需求分析、概念设计、逻辑设 计和物理设计，并在所选数据库关系系统下创建相应的数据库：完成数据库对其 它模块接口的设计，并且编码实现；完成数据库系统的导入导出功能设计，编码 实现数掘格式转换模块。 数据管理模块在整个软件中的实现菜单格式参见图： 1 3 2 运行环境 l 。硬件环境 该系统运行的所需要的主要硬设备有台式机或便携机，具体包括：处理器 p cc p up 41 5 g h z 以上，内存容量应为1 2 8 m 以上；外存容量至少4 0 g ；输出 设备主要有一台型号为h p l 0 0 0 打印机，联机工作。 2 操作系统的要求 支持本软件的操作系统为m i c r o s o kw i n d o w s9 8 2 0 0 0 烈t x p 3 应用程序开发工具 m i c r o s o f fv i s u a ls t u d i oc + + 60 9 g s m g p r s 网络优化智能决策立持系统中若干技术的研究与实现 图1 - - 3 数据管理功能菜单图 4 数据库管理系统 m i c r o s o f t s q l s e r v e r2 0 0 0 1 3 3 需求概述 1 功能需求 数据库中能够有效、安全地存储g s m g p r s 网优涉及的物理和功能实体数 据，能够存储知识库，模型库及频率优化和数据分析所要求的数据结构和数据。 数据库接口能够提供对数据库的所有操作，包括增加、删除、修改、插入等。数 据格式转换模块能够实现数据的导入导出功能。 2 性能需求 一般对数据库进行操作，数据库的响应时间应在一秒内。 3 条件和限制 1 ) 数据的完整性与完备性依赖于各组提交数据是否完整，以及定义是否正 确。 2 ) 数掘转换接口设计是要受限于特定的数据采集方式。 3 ) 数据格式转换模块中数据导入部分受机器的硬件影响比较大。 4 ) 刁i 同用户可能会根据需要提出新的数据上的操作需求。 0 g s m g p r s 喇络优化智能决策支持系统中若十技术的研究与实现 第二章基于最小二乘学习算法的流水线回 归神经网络 本章从n a r m a 模型的求解引出回归神经网络和流水线回归神经网络，并 推导出流水线回归神经网络的最小二乘学习算法。 2 1 神经网络技术介绍 神经网络技术是2 0 世纪末迅速发展起来的一门高技术。由于神经网络具有 良好的非线性映射能力、自学习适应能力和并行信息处理能力，为解决未知不确 定非线性系统的建模问题提供了一条新的思路，因而吸引了国内外众多的学者和 工程技术人员从事神经网络的研究。 神经网络的研究已有较长历史，到目前为止分别在1 9 4 3 至1 9 6 9 年、1 9 8 2 年后出现两次研究的热潮。神经网络研究可分为三个大的方向： 1 ) 探求人脑神经系统的生物结构和机制； 2 ) 用微电子学或光学器件形成特殊功能网络，这主要是新一代计算机制造 领域所关注的问题： 3 ) 将神经网络理论作为一种解决某些问题的手段和方法，这些问题在利用 传统方法时或者无法解决，或者在具体处理技术上尚存困难。 神经网络的基本思想是从仿生学的角度，模拟人脑神经系统的运作方式，使 机器具有人脑那样的感知、学习和推理能力。神经网络的优点在于：神经网络本 质上是非线性系统，能够充分逼近任意复杂的非线性关系；具有高度的自适应性 和自组织性，能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性；系统信息等势分布 存储在网络的各神经元及其连接权中，故有很强的鲁棒性和容错能力；信息的并 行处理方式使得快速进行大量运算成为可能。 神经网络理论的应用取得了令人瞩目的进展，特别是在人工智能、自动控制、 计算机科学、信息处理、机器人、模式识别、c a d c a m 等方面都有重大的应用 实例。下面列出一些主要的应用领域： 1 ) 式识别和图像处理 印刷体和手写体字符识别、语音识别、签字识别、指纹识别、人脸识别、人体 g s m g p r s 陲终优纯智能决策支持箍统中若二 二拄术静掰 究与实琏 病理分析、目标检测与识别、图像压缩和图像复原等。 控露l 窝优化 2 ) 化工过程控制、机器人运动控制、家电控制、半导体生产中掺杂控制、 石油精炼优化控制和超大规模集成电路和线设计等。 3 ) 预报帮智能菇息管邂 股票市场预测、地震预报、有价证卷管理、借赁风险分析、i c 卡管理和交通 管理。 4 ) 逶识 自适应均衡、回波抵消、路由选择和a t m 网络中的呼叫接纳识剐及控制等。 5 ) 空间科学 空越交会对羧控铡、导靛臻怠磐篷管理、飞嚣器裁幕露飞行程瘳爨键警理等。 2 2n a r m a 模型简介及其求解 2 2 1n a r m a 模型简要介绍 n a r m a ( n o n l i n e a ra u t o r e g r e s s i v em o v i n ga v e r a g e ) 模型本质上说是一个多 输入荜输出( m l s 系统。在羧铡理论孛，n a r m a 模黧常被震来镟系统辨识稻 非线性时间序列的预测。大爨的事实证明n a r m a 模测能很好的刻划待辨识系 统_ 葶口非线性时间序列的特征。典型的m i s o 系统为： 图2 1 典型的m i s 0 系统 嚣i 公式表示隽： y ( n ) = f ( x 1 ( 斥) ，x 2 ( 胛) ，】( 疗) ) ( 2 一1 ) 若阕在系统辨识和时间序列预测上，m i s o 趸一般豹更糟确的表达为： y ( 力= f ( y ( n ) ，y ( n 一2 ) ，y ( n p x x l ( 糟一1 ) ，x l ( 群一2 ) ，x ( 摊一q i ) ； g s m o p r s 嗍络优化智能决策支持系统中若干技术的研究与实现 x 2 ( 拧一1 ) ，x 2 ( 门一2 ) ，x 2 ( 玎一q 2 ) ； x 。( ”一1 ) ，x 。( 月一2 ) ，。，x 。( 一q 。) ) ( 2 - 2 ) 本文参照文章 1 】，在动态系统辨识和时间序列的预测问题上，用n a r m a 模型对非线性动态系统建模，表述为： y ( n ) = f ( y ( n 1 ) ，y ( n 一2 ) ，一，y ( n p ) ；e ( ，z 1 ) ，e ( n 一2 ) ，e ( n g ) ) + e ( n ) ( 2 3 ) y ( n ) 是在时刻n 系统所要得到的量，( ) 是一个未知函数，e ( n ) 的均值为0 ，方 差为占2 。公式( 2 - 3 ) 称为n a r m a ( p ，q ) 模型，p 和q 都是正整数。 多( ”) = e ( y ( n ) y ( n 1 ) ，y ( n 一2 ) ，- - ) 2 e ( f ( y ( n 一1 ) ，y ( n p ) ；p ( 刀一1 ) ，e ( n g ) ) ，y ( n 一1 ) ，y ( n 一2 ) ，)( 2 4 ) 由于n a r m a ( p ，q ) 模型可逆，也就是存在函数g ( ) 使下式成立： y ( ，z ) = g ( y ( n 一1 ) ，y ( n 一2 ) ，) + p ( ”) ( 2 - 5 ) 由( 2 4 ) 式可知p ( 月) 是j ，( 珂) ，y ( n 1 ) ，无穷大序列的函数，即： e ( n j ) = e ( n 一_ ，) ( ，( 聍一- ，) ，y ( n j 1 ) ，) j = 1 , 2 ，一，q( 2 - 6 ) 这样，( 2 - 4 ) 式中的多( n ) 为： 萝( 月) = f ( y ( n 一1 ) ，y ( ”一2 ) ，一，y ( n p ) ；e ( n - 1 ) ，p ( m 一2 ) ，一，e ( n g ) )( 2 - 7 ) p ( n ) 的均方差为万2 。 在实际系统中，由于得到的过去记录的值都是有限的，故( 2 - 5 ) ( 2 6 ) 并不能 直接 求出。文 2 】中指出，( 2 - 7 ) 式可以用下面的递归算法近似： 夕( ”) = f ( y ( n 1 ) ，y ( n 一2 ) ，一，y ( n p ) ；( 月一1 ) ，( n 一2 ) ，( 月一g ) ) ( 2 - 8 ) 预测误差e ( j ) 定义为： e ( j ) = y ( y ) 一多( ，) ，= ”一1 ，n - 2 ，一，n - q( 2 - 9 ) 以上虽然给出了n a r m a ( p ，q ) 模型的精确形式，但在实际应用中，( 2 - 8 ) 中函 1 3 g s m g p r s 聃络优化智能决簸支持系统中蔚干敝术的研究哼宴现 数，( - ) 是寒怒夔。学誊c o n n o r 在文翻中提密，遂懿形式熬条嵇乎均矮捌爨嚣戳 用r n n ( r e c u r r e n t n e u r a ln e t w o r k ，回归神经网络) 米近似计算，并且误差能达到可 接受的水平。在下一节本文具体讨论如何用r n n 和p r n n 神经网络解决 n a r m a ( p ，) 懿近织诗黪懿滴蘧。 2 2 。2 用r n n 求解n a r m a ( p ，q ) 模型 2 2 2 。l 掰r n n 实现n a r m a ( p ，q ) 模型的网络结构 文 1 】己经指出r n n 能很好地用来求解n a r m a 过程的日 线性预测问题。 r n n 蹩豢骞反馈懿秘经瓣络，完诲鼹终中鳃任 莓一令享枣经元与经鹰其它褥经元 相连。r n n 是一个高度的非线性动态系统，具有缀丰富而且很复杂的动态行为。 关于r n n 结构的种类也有很多，本文采用w i l l i a n s 和z i p s e r 在文章【3 】中提出的 r n n 结携，文章褥吴鸯遮撵绩穆翡瓣络鹾l 薮全连接器羟毒孛经网终( f u l l yr e c u r r e n t n e u r a ln e t w o r k ) 。 用r n n 实现公式( 2 2 ) 描述的m i s o 模型的网络结构如图2 - 2 所示： 图2 2 公式( 2 - 2 ) 的r n n 神经网络寓现，m = 2 1 4 g s m g p r s 网络优化智能决策支持系统中若干技术的研究与实现 图2 3 用r n n 实现n a r m a ( p 。q ) 预测模型的结构 2 2 2 2r n n 的梯度下降学习算法 下面介绍r n n 的学习算法。由于时间序列的实时性，网络在训练时有必要 采用在线的方式( o n l i n ef a s h i o n ) ，也就是说网络在发挥预测的同时，还必须能够 通过训练来适应到达时阀序列的统计变化。文【3 】把这个算法称为r t r l ( r e a l t i m e r e c u r r e n t l e a r n i n g ) 算法。在这- - 4 , 节，学习算法主要针对图2 - - 2 的神经网络结构， 其它的结构都可在此算法上作形式上的扩充或变化。 首先，定义输入量“，( ) 为： | 厂 iy ( n i )1 i p i l l 净p + i u i ( ，7 ) = 弋了1 ( 胛一f + p + 1 )p + 2 i p + 1 + m 1 f 1x 2 ( ”一i + p 十1 + m 1 ) p + 2 + m l i p + 1 + m 1 + m 2 l y j ( h 一1 )l _ ，s n ，p + 2 + ，q + m 2 蔓i 茎p + 1 + m l + m 2 + n g s m g p r si 自9 络优化智能决策支持系统中若干技术的研究与实现 姆) = 专 a w k 厂一刁_ c 3 e ( n ) ：班( ”) 掣 饥，0 w + ， 筹o w k 圳筹o w k 圳c j 妻= 2 等o w + w ”。砒， 耻 l ，o 扣- 初始时刻螋：o b w k 6 ( 2 1o ) ( 2 1 i ) f 2 1 2 ) ( 2 1 3 ) ( 2 - 1 4 ) ( 2 - 1 5 ) ( 2 1 6 ) ( 2 1 7 ) 鱼! ! 些! ! ! 型堑垡些塑魑选鉴兰堑墨堕生签士塾查塑翌堕：鍪燮坠一 记： 参，( 肝) = 型，l s 歹 那么( 2 一1 7 ) 式可篝为 w k ， ，( 月) = 彭( _ 南，一。2 + 蟊“，( 聍) ) j = 2 ( 2 - 1 8 1 一t f ( 0 ) = 0 ，1 ，n 以上这个算法是针对圈2 2 描述的r n n 神经网络结构鲍学习箕法，对豳2 - - 3 绉述翡r n n 神经网络维褐豹学习磐法，需要渗浚一下嚣。( 辩) 鹃定义，修改为； ly ( n - i )1 i p j 2市1 0 ) 2 气 匕二，薹淼麓二点 其宅公式捶导与上瑟熬学习算法丈嗣枣异e