基于机器学习的5G基站小区业务场景自动识别方法

摘要

本发明涉及大数据领域，具体涉及一种基于机器学习的5G基站小区业务场景自动识别方法，实现了对小区业务场景的自动识别，极大地提高了小区业务场景识别的准确度。技术方案概括为，获取各小区每小时的话务量数据、PRB利用率以及业务切换次数；然后将PRB利用率以及业务切换次数进行归一化或标注化处理；将每天的话务量数据整合为多个时间段的话务量数据，加入处理后的PRB利用率以及业务切换次数形成多维话务量数据；通过主成分分析将多维话务量数据降为二维话务量数据；再引入轮廓系数分析和业务逻辑将二维话务量数据聚为多个类别；最后通过高斯混合模型对二维话务量数据进行分类别聚类，根据聚类结果自动识别小区场景。本发明适用于小区业务场景识别。