CN119402115A 无线网络负荷预测方法、装置、设备、介质及程序产品 （中国移动通信集团浙江有限公司）

是基于历史协变输入向量及其负荷数据标签训练得到的。本发明提供的无线网络负荷预测方络负荷预测时考虑与无线网络负荷数据协变相2将所述协变输入向量输入至负荷预测模型，得到所述负荷预测模所述负荷预测模型是基于历史协变输入向量及其负荷数据标签基于所述第一序列数据、所述第二序列数据和所述第三序列数据将所述协变多维数据矩阵输入至时域特征提取层，得到所述时域据输入至负荷预测模型，得到所述负荷预测模型输出的第一预设时刻的预测负荷数据之基于所述第一预设时刻的预测负荷数据和所述协变负荷数据，确定新的协变输入向将所述新的协变输入向量输入至所述负荷预测模型，得到未来负荷预测模块，用于将所述协变输入向量输入至负荷3所述负荷预测模型是基于历史协变输入向量及其负荷数据标签8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述无线网行时实现如权利要求1至6任一项所述无线网络负4[0002]无线网络负荷预测通过入向量输入到训练完成的负荷预测模型中，由负荷预测模型输出预测得到的预测负荷数所述负荷预测模型是基于历史协变输入向量及其负荷数据标签[0008]根据本发明提供的一种无线网络负荷预测方法，所述基于所述协变多维数据矩5所述负荷预测模型是基于历史协变输入向量及其负荷数据标签算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述无度的预测负荷数据对网络性能和资源分配进6无线网络负荷预测方法包括但不限于步骤110和电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机（Ultra_MobilePersonal[0031]在一实施例中，所述无线网络负荷数据为下行物理资源块（PhysicalResource7数据，以及获取与无线网络负荷数据具有协变关系的若干协变负荷指标的协变负荷数据。[0041]本发明提供的无线网络负荷预测方法，在利用模型对无选取分析区域内所有4G或5G无线基站的历史无线网络负荷数据和历史协变负荷[0046]利用每组数据中T_1天的历史无线网络负荷数据和历史协变负荷数据构建历史协8历史无线网络负荷数据作为该历史协变输入向量[0047]利用多个历史协变输入向量及其对应的负荷数据标签对原始负荷预测模型进行资源块利用率数据，所述协变负荷数据包括上行物理资源块利用率数据和上行干扰数据；[0051]利用历史预设时段（如前T-1天）的下行PRB利用率数据，确定第一序列数据为历史预设时段内第T-1天的下行PRB利用率为历史预设时段内第T-1天的上行PRB利用率行PRB利用率数据间接时间相关的第二序列数据up和第三序列数据uw构成TX3的协变9行PRB利用率数据归一化后的数据；为第一序列数据中最大的下行PRB利用率数据；为第一序列数据中最小的下行PRB利用率数据。[0061]在相关的无线网络负荷预测方法中，多数会使用流量数据作为无线网络负荷数[0062]本发明提供的无线网络负荷预测方法，利用下行PRB利用率能够直接反映基站或率数据间接时间相关的上行PRB利用率数据序列和上行干扰数据序列，构建提高无线网络[0067]需要说明的是，互操作参数包括但不限于基于覆盖的异频A2RSRP（ReferenceRSRP触发门限和异频A5_1RSRP触发门限等互操作参数中[0068]在互操作参数包括两种及两种以上时，对每种互操作参数的门限范围都进行编[0070]OneHot编码是一种将分类变量转换为数值型数据的编码方法，使用M位状态寄存[0073]表1是本发明提供的异频A2RSRP触发门限的9个范围集合对应的OneHot编码表，依赖更高精度的预测负荷数据对网络性能和资源分接的第一LSTM网络层和第二LSTM网络层，同时设置时域特征提取层的隐藏层大小为[0079]在基于协变多维数据矩阵和互操作参数向量确定协变输和单步预测的方法，将下行PRB利用率及其两个协变指标数据的时序特征与互操作参数融[0086]其中，KAN(nb)为所述负荷预测模型的多层级联函数；hb为所述协变输入向量；第一KAN网络层的隐藏层数量hidden_size2，是hidden_size2x(N+M)的转移矩[0090]进一步地，KAN网络层上每条边的激活函数是基于基础函数和样条函数的和确定[0094]在一实施例中，所述负荷预测模型的损失函数设为均方根误差（RootMean[0095]对于一些由传统的LSTM网络直接输出负荷预测结果或是在网络末端加入全连接[0096]经过实验证明，若利用传统LSTM网络预了KAN在数据拟合预测的求解任务上有更高的准确性，模型内部结构可视化并可用数学公赖更高精度的预测负荷数据对网络性能和资源分配用第T天的预测负荷数据和过去T_2天真实的无线网络负荷数据和协变负荷数据预测确定[0102]通过对预测得到的下行PRB利用率数据与实际的负荷进行误差统计分析，能够对[0106]同时，对若干互操作参数的门限范围进行划分和one_hot编码后得到互操作参数量输入至由依次连接的三个KAN网络层构成的负荷预测模型，最终得到负荷预测模型输出网络负荷预测装置包括但不限于输入向量确定[0112]本发明提供的无线网络负荷预测装置，在利用模型对无[0115]所述第一序列确定模块，用于基于历史预设时段的下行[0124]所述时域特征提取模块，用于将所述协变多维数据矩阵[0129]此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所提供的无线网络负荷预测方法，以是或者也可以不