网优智能决策向导系统

决策支持

客户需求和背景

通过自动采集的数据及固化的网优经验，全自动生成问题分析过程和结论，有效指导网优工作高效开展，降低网优中心对于高水平优化人员的过度依赖。

产品介绍

向导型网络优化智能决策系统，是指将网优人员的优化经验固化于软件之中，区别于依靠网络优化人员的网络优化经验，由人力进行提取数据、分析数据、调整实施的传统的网络优化，分析问题更客观、更高效、更安全，有助于精确定位问题的根本原因并获取最佳解决方案。

向导型网络优化智能决策系统，是人工智能和无线通信系统的结合体。 向导模型的建立，源于对移动网络优化工作流的理性思考和总结。系统通过自动采集计算、数据分析、多智能体计算、结合论等经典算法，凸现了人机交互系统的开放性、层次性、社会性、等先进特征。

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解决方案介绍

网优智能决策向导系统是集数据采集、数据计算、算法配置、智能解决建议选择、流程配置的网络优化高端解决方案，其主要作用是经验的固化、节省优化成本、问题的快速定位等，在产品中主要应用的关键技术如下：

(1)插件式数据采集技术

考虑各厂家版本、第三方数据源差异性，在平台的可扩展性方面打下了坚实的基础；充分研究各厂家的指标体系结构组成，建立了多厂家、多数据来源的指标体系结构。

(2)分布式计算

考虑网络优化相关海量级数据，为保障系统数据处理性能，采用了分布式计算技术，考虑负载均衡（Load balancing）和故障切换（Failover），对数据采集和数据处理任务进行分布式调度和执行。

(3)智能补数策略

由于设备厂家数据生成延时变大或者数据缺失，且各厂家数据生成的延时不一致等原因，数据采集存在实时解析的难题。智能补数策略解决该问题，能够最短的时间内将各厂家数据采集完整。

(4)流程引擎技术

在发现问题后，系统会自动匹配每类问题的分析优化向导模型，根据向导模型求解，并查找经验库，并给出优化建议。系统支持用户评价模块，学习提高，提高系统的分析、解决问题的能力。

(5)智能语法技术

为满足复杂业务需求，系统实现了强大的语法解析引擎，可以对用户通过界面定义的各种表达式进行解释和执行。

(6)参数配置及话务模型

在网络语音业务量持续高速增加的背景下，以小区历史务统计信息及上以周期预测与实际偏差情况，对该小区下一周期业务量进行预测。结合小区资源配置、业务量及半速率参数设置值构成的小区拥塞模型，软件会针对下一周期预测业务量OA系统

决策出最合理的半速率参数设置，而后进行调整。将调整后该小区实际业务量、拥塞信息、半速率设置情况填充至小区拥塞模型，指导下次小区参数决策。随着时间的推移，小区拥塞模型日趋完善，网络小区半速率调整依据逐步健全，网络半速率参数设置将更加更加合理。

应用效果举例:

移动用户数量的剧增，业务种类复杂多样和灵活多变以及各运营商网络之间互连互通，网络结构的日益复杂和竞争的不断加剧，通信市场竞争加剧，广大用户对网络质量的要求和业务需求越来越高，如何改善网络运行性能，提高网络服务质量，成为移动通信市场企业掌握主动权和增强核心竞争力的基本前提。但是，现有的日常无线网络优化工作中，却存在效率低下、分析过程难以标准化、优化效果无法保证的局面。具体的：

●工作效率低下

网络优化的各类数据存储在在各个系统之中，为了解决一个网络问题，优化人员往往需要在不同系统间提取数据，然后分析数据，进行问题分析定位，处理时检查时间长，效率低下。

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