湖北-基于大數(shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)4G建設需求智能識別v2

1、PAGE PAGE 31成果上報申請書成果名稱基于大數(shù)據(jù)挖掘實現(xiàn)4G規(guī)劃需求智能識別工具成果申報單位湖北移動成果承擔部門/分公司網(wǎng)優(yōu)中心項目負責人姓名江洪峰項目負責人聯(lián)系電話和E成果專業(yè)類別*無線所屬專業(yè)部門*網(wǎng)絡線條成果研究類別*相關網(wǎng)絡解決方案省內(nèi)評審結果*優(yōu)秀關鍵詞索引（35個）柵格聚類，弱覆蓋，規(guī)劃需求，智能識別，基于多維數(shù)據(jù)的問題點歸一，基于時間序列的問題點歸并應用投資萬元（指別的省引入應用大致需要的投資金額）產(chǎn)品版權歸屬單位湖北移動網(wǎng)優(yōu)中心對企業(yè)現(xiàn)有標準規(guī)范的符合度：（按填寫說明5）符合公司現(xiàn)有標準規(guī)范，符合中國移動業(yè)務網(wǎng)絡標準體系成果來源：湖北公司2015重點專項專利情況：如果該

2、成果產(chǎn)出相關專利，且專利處于國知局專利申請審查階段或已授權，請說明專利名稱、類型、申請?zhí)?、狀態(tài)、是否海外申請等情況。（按填寫說明7）無成果簡介： 2015年，是三家運營商決戰(zhàn)LTE網(wǎng)絡的關鍵時期，為了響應集團的集中規(guī)劃管理要求，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源精準投放，擴大湖北移動LTE網(wǎng)絡的市場競爭優(yōu)勢，迫切需要實現(xiàn)高效率、平臺化、智能化和工具化的基于大數(shù)據(jù)的4G建設方式。傳統(tǒng)的LTE規(guī)劃方式過于依賴人工評判，因而存在較多局限，如：弱覆蓋判定標準說得清做不到、問題點識別方式找得出用不上、后評估分析手段粗得了細不來、各環(huán)節(jié)工作效率手工多效率低等。為了解決問題，我們考慮借鑒大數(shù)據(jù)的分析方法,將各個地市的LTE規(guī)劃區(qū)

3、域進行柵格化處理，利用路測，掃頻，MR等多種數(shù)據(jù)源，對每個柵格的弱覆蓋情況進行量化評估，并利用大數(shù)據(jù)挖掘技術，找到弱覆蓋簇，形成弱覆蓋規(guī)劃庫。我省重點開展了三方面的工作，首先了將全省的規(guī)劃區(qū)域進行了柵格化處理，確定了基于柵格評估網(wǎng)絡規(guī)劃需求的總體方案。 第二，借鑒了大數(shù)據(jù)挖掘據(jù)技術，將全省的弱覆蓋柵格進行聚類分析，找到連接成片的弱覆蓋簇，并針對弱覆蓋簇的給出建站需求排序。第三，自主進行了項目的開發(fā)集成工作。目前工具已經(jīng)開發(fā)完畢，并在武漢和十堰完成試點工作。經(jīng)過綜合評估，工具識別的準確率100%。不僅改善了人工識別的低效率和低準確度的問題，也實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的集中化管理和評估，完全達到工程應用要求。

4、在前期試點的基礎上，我們對全省的LTE弱覆情況進行分析，建立了弱覆蓋庫。目前我省的集中規(guī)劃工作已經(jīng)取得了質的突破，首先是充分利用了多種數(shù)據(jù)源，精準建立了弱覆蓋資源庫，形成了全局化的方案，第二可以定期評估每個地市的網(wǎng)絡質量改進情況，對基站選址和工程建設的工作目標形成有效的牽引，第三 整個方案實現(xiàn)了規(guī)劃專家經(jīng)驗的高度固化，利用有限的人手實現(xiàn)了全省規(guī)劃方案的全局掌握，使得集中規(guī)劃方案有效落地。這種實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的智能化4G建設方式，對于擺脫對人工識別的依賴、提高效率和經(jīng)濟效益、合理有效配置資源具有重要的意義。創(chuàng)新點一：基于柵格量化的問題點識別我們基于100米柵格地圖，利用kettle、QGIS、po

5、stGIS等工具，通過柵格映射、柵格聚類等技術識別出弱覆蓋簇，根據(jù)智能識別的弱覆蓋簇指導建站需求。創(chuàng)新點二：基于多維數(shù)據(jù)的問題點歸一柵格組成的問題點判斷已經(jīng)可以是單一的路測數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、掃頻數(shù)據(jù)，也可以為多維度的弱覆蓋問題呈現(xiàn)，對柵格進行多維度數(shù)據(jù)源的綜合評分。創(chuàng)新點三：基于時間序列的問題點歸并初次智能識別弱覆蓋簇之后，實現(xiàn)基于時間序列的問題點歸并，將不同時期復測的弱覆蓋簇進行比對，實現(xiàn)新增問題點的需求工單派發(fā)，指導后續(xù)網(wǎng)絡規(guī)劃及規(guī)劃效果后評估。省內(nèi)試運行效果：1. 推廣范圍:武漢LTE深度覆蓋滾動規(guī)劃。2. 推廣情況:共識別武漢弱覆蓋柵格16888個，占武漢柵格總數(shù)約2%。并形成弱覆蓋簇2

6、418個，平均每個弱覆蓋簇包含7個弱覆蓋柵格。武漢分公司針對其中包括2個柵格以上的1535個問題點進行了網(wǎng)絡補點規(guī)劃。共新增規(guī)劃2000余站、優(yōu)化調(diào)整500余站、原有規(guī)劃要求盡快開通的600余站。3. 平臺開發(fā)計劃:下一步，湖北公司將問題點的輸出實現(xiàn)由線下郵件向線上派單的轉變，形成問題點的工單式管理。文章主體（3000字以上，可附在表格后）：根據(jù)成果研究類別，主體內(nèi)容的要求有差異，具體要求見表格后的“填寫說明8”?！俺晒蠄笊暾垥钡奶顚懻f明：1、“成果專業(yè)類別”指：核心網(wǎng)、無線、傳輸、IP、網(wǎng)管、業(yè)務支撐、管理信息系統(tǒng)、市場研究、數(shù)據(jù)業(yè)務、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡、通信電源、空調(diào)、其他。2、“成果研究類別”

7、指：超前研究、新產(chǎn)品開發(fā)、相關網(wǎng)絡解決方案、現(xiàn)有業(yè)務優(yōu)化、其他。3、“所屬專業(yè)部門”指：完成該成果的單位在省公司或地市分公司所屬的專業(yè)部門線條?？商顚懀阂?guī)劃計劃線條、網(wǎng)絡線條、業(yè)務支撐線條、管理信息系統(tǒng)線條、數(shù)據(jù)線條、市場線條、集團客戶線條、其他。4、“省內(nèi)評審結果”指：優(yōu)秀、通過。5、“對企業(yè)現(xiàn)有標準規(guī)范的符合度”指：列舉該成果使用并符合的中國移動統(tǒng)一發(fā)布的企業(yè)標準的名稱和編號，詳細描述該成果在現(xiàn)有的企業(yè)標準基礎上所需新增的功能要求（如業(yè)務流程的改變、設備新增的功能要求等）。6、成果來源指：如果該成果來源于集團研發(fā)計劃內(nèi)項目，請?zhí)顚懷邪l(fā)項目的年度、項目名稱和類型（類型包括：集團重大研發(fā)項目、

8、集團重點研發(fā)項目、省公司自立項目）。未列入集團研發(fā)計劃的，請?zhí)顚憽坝媱澩忭椖俊?。（集團研發(fā)計劃可登錄科技創(chuàng)新管理平臺查閱。）7、專利情況指：1)類型：發(fā)明、實用新型、外觀2）名稱：該成果申請專利的名稱3）申請?zhí)枺河芍R產(chǎn)權審查機構授予的該成果專利申請?zhí)?）狀態(tài)：申請中、已授權8、“文章主體”：根據(jù)不同科技成果分類實施不同的主體要求，具體如下：1）超前研究類成果主體包括：背景情況技術特點分析標準化情況其他運營商應用情況（可選）技術發(fā)展趨勢引入策略分析2）相關網(wǎng)絡解決方案類成果主體包括：背景情況技術方案：概述、網(wǎng)絡解決方案（如果涉及到網(wǎng)絡方面的改造，信令改造，路由改造等，應有詳細的描述）、設備及系

9、統(tǒng)改造/建設要求、碼號資源需求效果（解決了哪些問題）本省應用推廣情況3）新產(chǎn)品開發(fā)類成果主體包括：業(yè)務及功能簡介：業(yè)務概述、業(yè)務主要功能介紹技術實現(xiàn)方案：包括業(yè)務實現(xiàn)組網(wǎng)結構圖、相關系統(tǒng)（平臺、終端）功能和要求、業(yè)務實現(xiàn)流程、碼號要求等業(yè)務申請和開通：包括用戶范圍及業(yè)務使用范圍、業(yè)務申請與注銷等業(yè)務商務模式及資費：包括商務模式、業(yè)務資費模式、業(yè)務收費方式等市場前景分析4）現(xiàn)有業(yè)務優(yōu)化類成果主體包括：業(yè)務及功能簡介：業(yè)務概述、業(yè)務主要功能介紹現(xiàn)有業(yè)務存在的問題：現(xiàn)有缺陷分析、解決問題的思路原有業(yè)務方案/流程：業(yè)務實現(xiàn)組網(wǎng)結構圖、相關系統(tǒng)（平臺、終端）功能和要求、業(yè)務實現(xiàn)流程優(yōu)化后的方案/流程：業(yè)

10、務實現(xiàn)組網(wǎng)結構圖、相關系統(tǒng)（平臺、終端）功能和要求、業(yè)務實現(xiàn)流程優(yōu)化后達到的效果，產(chǎn)生的經(jīng)濟效益 5）其他類成果主體，參考1）4）的成果主體要求，闡述清楚項目背景、實現(xiàn)方案、解決的問題、取得的社會和經(jīng)濟效益等?；诖髷?shù)據(jù)挖掘技術實現(xiàn)4G建設需求智能識別一、背景情況2015年，是三家運營商決戰(zhàn)LTE網(wǎng)絡的關鍵時期，為了響應集團的集中規(guī)劃管理要求，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源精準投放，擴大湖北移動LTE網(wǎng)絡的市場競爭優(yōu)勢，迫切需要實現(xiàn)高效率、平臺化、智能化和工具化的基于大數(shù)據(jù)的4G建設方式。傳統(tǒng)的LTE規(guī)劃方式過于依賴人工評判，因而存在較多局限，如：弱覆蓋判定標準說得清做不到、問題點識別方式找得出用不上、后評估分

11、析手段粗得了細不來、各環(huán)節(jié)工作效率手工多效率低等。因此實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的4G建設需求智能識別方式，對于擺脫對人工識別的依賴、提高效率和經(jīng)濟效益、資源合理有效配置具有重要的意義。網(wǎng)優(yōu)中心成立了IOU團隊，重點開展了三方面的工作，首先了將全省的規(guī)劃區(qū)域進行了柵格化處理，確定了基于柵格評估網(wǎng)絡規(guī)劃需求的總體方案。 第二，借鑒了大數(shù)據(jù)挖掘據(jù)技術，將全省的弱覆蓋柵格進行聚類分析，找到連接成片的弱覆蓋簇，并針對弱覆蓋簇的給出建站需求排序。第三，自主進行了項目的開發(fā)集成工作。目前工具已經(jīng)開發(fā)完畢，并在武漢和十堰完成試點工作，經(jīng)過綜合評估，工具識別的準確率100%。不僅改善了人工識別的低效率和低準確度的問題，也

12、實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的集中化管理和評估，完全達到工程應用要求。二、技術方案1 概述傳統(tǒng)的網(wǎng)絡規(guī)劃方法是通過肉眼識別，人工標出弱覆蓋連片區(qū)域，進行網(wǎng)絡規(guī)劃工作。智能化識別首先要定位精準，我們基于100米*100米柵格地圖，通過柵格映射、柵格聚類等技術識別出弱覆蓋簇，根據(jù)智能識別的弱覆蓋簇指導建站需求。初次智能識別弱覆蓋簇之后，我們實現(xiàn)多維歸一化和時間歸一化的方法，將不同的測試數(shù)據(jù)來源和不同時期的弱覆蓋簇進行歸并，實現(xiàn)工單派發(fā)、網(wǎng)絡規(guī)劃需求指導和驗證評估的閉環(huán)處理流程。實現(xiàn)的智能識別弱覆蓋簇見“圖1”所示。圖 1 智能識別弱覆蓋簇2 網(wǎng)絡解決方案方案難點主要包括兩部分：柵格處理和問題點歸并；整體工作流程如

13、下圖所示（圖2）。圖 2 智能弱覆蓋識別工作流程2.1柵格處理整個柵格映射程序主要分為5部分：創(chuàng)建路測點對象、創(chuàng)建地市柵格、點與柵格映射、獲取有效柵格、Python得到柵格簇。 2.1.1 創(chuàng)建柵格利用kettle、postGIS、QGIS等關鍵技術實現(xiàn)地圖劃分為100米的柵格，實現(xiàn)的過程如下：表輸入：將路測文件導入到中間件的內(nèi)存中。調(diào)用DB存儲過程：通過中間件進行點柵格映射。拆分字段：將柵格坐標轉換為X,Y坐標表輸出:將結果導出為文件。下面以武漢為例實現(xiàn)柵格對象創(chuàng)建和存儲。創(chuàng)建柵格對象為了方便進行采樣點到柵格的映射， 需要利用到POSTGIS中的RASTER對象?？梢岳玫亟缍噙呅蝿?chuàng)建地界柵

14、格對象。1、導入武漢地界多邊形，生成shape 文件生成shape 文件需要依賴Mapinfo的格式轉換功能，相關的入口見下圖：注：文件名不要使用中文從上圖可見，在目標文件中，選擇ESRI Shape格式，這個就是PG默認支持的格式。2、生成PG腳本生成持久化的SQL命令集合，需要依賴PG自帶的工具，相關的工具為shp2pgsql。指令為 ：shp2pgsql W “GBK” -s 4326 d:shiyandishi_region.shp 1.txt其中，W “GBK”是為了解決中文顯示的問題，如果不添加這個參數(shù)，拷貝到數(shù)據(jù)庫中會呈現(xiàn)亂碼。-s 4326 是指定生成經(jīng)緯度坐標系，用于PG導入

15、。如果出現(xiàn)無shp3pgsql,需要將postgresql的bin目錄填入path環(huán)境變量。3、腳本執(zhí)行將生成的腳本使用PGADMIN 執(zhí)行。如果已安裝postgis，但在pgsql中未啟用 postgis擴展，則無法運行相關腳本?？梢允褂孟铝忻顔樱篊reate Extension postgis;測量武漢邊界寬高1、繪制武漢市矩形邊界注：對矩形調(diào)整到剛好全包圍武漢地界2、使用ruler測量寬高使用ruler工具，可以測量武漢實際測得寬高分別為：132.7KM 和 155.5KM創(chuàng)建武漢柵格多邊形為了創(chuàng)建100*100米的多邊形，需要先計算高寬等分數(shù)量。根據(jù)上一步測量到的寬高分別為：132

16、.7KM 和 155.5KM， 可以計算得到寬高等分數(shù)量分別為1327和1555。1、創(chuàng)建柵格存儲表格創(chuàng)建可以存儲raster類型數(shù)據(jù)的表格myrasters，創(chuàng)建SQL如下：CREATE TABLE myrasters( rid integer NOT NULL, rast raster, CONSTRAINT myrasters_pkey PRIMARY KEY (rid);2、插入創(chuàng)建的柵格記錄可以利用wh_region的武漢地界多邊界geom對象，按前面計算的等分數(shù)字，使用ST_AsRaster來創(chuàng)建柵格對象。創(chuàng)建語句如下：insert into myrasters SELECT gi

17、d,ST_AsRaster( geom ,1327, 1555, 8BUI) from wh_region;使用QGIS的SAGA可以查看到所創(chuàng)建柵格對象的效果如下：2.1.2 弱柵格識別采樣點映射到柵格后，進行柵格化染色。有效柵格判斷路測有效柵格：柵格內(nèi)路測采樣點數(shù)大于采樣點分類與柵格染色：壞點：采樣點電平小于-110dBm。柵格染色：使用6種色染色，便于精細化評估柵格覆蓋情況和規(guī)劃前后覆蓋提升效果。對于某柵格，統(tǒng)計路測采樣點壞點數(shù)為N1，MR采樣點總數(shù)為N2。根據(jù)壞點占比對柵格進行染色（壞點比例R=N1序號問題類型判斷規(guī)則1路測白色柵格：無效柵格黑色柵格：壞點比例大于85% 紅色柵格：壞點

18、比例介于65%85%黃色柵格：壞點比例介于65%35%藍色柵格：壞點比例介于35%15%綠色柵格：壞點比例小于15%弱覆蓋柵格：將紅色與黑色標記為弱覆蓋柵格。路測結果路測結果柵格化示例弱覆蓋柵格聚類分析2.1.3 弱覆蓋聚類以上實現(xiàn)了按照門限值對于單個柵格進行弱覆蓋的估值，接下來實現(xiàn)對于弱覆蓋柵格，如何實現(xiàn)區(qū)域的歸類，實現(xiàn)連續(xù)性區(qū)域的分組。柵格聚類原理以上得到同類柵格的坐標(x_0,y_0),(x_1,y_1),(x_2,y_2)，先來看如何將數(shù)值為0的值(x_0,y_0)聚類圖3 聚類分析算法的原理圖假設以上(xn,yn)都是矩陣中值為0 的點的坐標，現(xiàn)在將這些有交集（共同點或者共通線）的柵

19、格組合：例如從(x1,y1)遍歷所有(xn,yn)的點，計算與其他所有點距離，如果距離小于或等于2則判定為有交集的柵格。如上圖所示，(x1,y1)與(x2,y2)距離計算：D因此(x1,y1)與 (x2,y2)無交集，不是連續(xù)區(qū)域例如(x2,y2)與(x3,y3)距離D則(x1,y1)與 (x2,y2)有交集，是連續(xù)區(qū)域。同理判定(x5,y5)也是與(x1,y1)有交集的柵格，組成連續(xù)區(qū)域。以上算法相當于找到一個柵格周圍的八個柵格是否有同類柵格，如果有則組成連續(xù)區(qū)域，再由找到的連續(xù)柵格尋找其周圍的八個柵格是否有同類柵格，以此向外擴展連續(xù)區(qū)域的原理。最后將以上找到的柵格組成一個連續(xù)區(qū)域組。 （2

20、）（3）聚類分析算法的編程實現(xiàn)過程：圖（1）為該同類為0的矩陣坐標點分為了三個數(shù)組 圖（2）為一個數(shù)組的信息，可以看出該數(shù)組有7個坐標點 圖（3）表示該7個坐標點的位置，該7個坐標為組成連續(xù)區(qū)域的點的坐標。聚類算法偽代碼2.2問題歸并2.2.1基于多維數(shù)據(jù)歸一化的問題點識別柵格組成的問題點判斷已經(jīng)可以是單一的路測數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、掃頻數(shù)據(jù)、CQT數(shù)據(jù)，也可以為多維度的弱覆蓋問題呈現(xiàn)，對柵格進行多維度數(shù)據(jù)源的評分。多維數(shù)據(jù)來源柵格組成的問題點判斷已經(jīng)可以是單一的路測數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、掃頻數(shù)據(jù)、CQT數(shù)據(jù)，也可以為多維度的弱覆蓋問題呈現(xiàn)。針對多維的數(shù)據(jù)源，設定優(yōu)先級，根據(jù)優(yōu)先級權重計算綜合評分。首先弱

21、覆蓋優(yōu)先級的判定為：掃頻數(shù)據(jù)路測數(shù)據(jù)MR數(shù)據(jù)CQT數(shù)據(jù)柵格評分數(shù)據(jù)完整性評分：每個柵格針對其中數(shù)據(jù)來源的多少和有效性進行打分。A：掃頻=40分 B：路測=30分 MR數(shù)據(jù)=20分 CQT數(shù)據(jù)=10分若柵格內(nèi)某一數(shù)據(jù)有效，則該數(shù)據(jù)得滿分，否則零分。M1=mA+mB+mC+mD覆蓋質量評分：通過對數(shù)據(jù)源進行加權，計算柵格覆蓋得分。單項計分辦法：lx=（1-Rx）*100， XA：掃頻、B: 路測、C：MR、D：CQT（后續(xù)加入投訴、流量、仿真計分辦法）其中wA=0.4, wB=0.25, wC=0.2, wD=0.15得分只取柵格內(nèi)有效數(shù)據(jù)參與計算：M即柵格內(nèi)無效數(shù)據(jù)對覆蓋質量評分無影響，只影響數(shù)

22、據(jù)完整性評分柵格染色：顏色：根據(jù)壞點比例，參考染色規(guī)則表格。透明度：根據(jù)完整性得分，柵格透明度百分比=（完整度得分/100）2.2.2基于時間序列的問題點歸并完成對首次數(shù)據(jù)的記錄后，創(chuàng)建實時問題庫。當有復測數(shù)據(jù)提供時，需要將新問題庫與原始實時問題庫進行對比，在保證原始問題點個數(shù)不變的同時更新實時問題點列表，并將新的可能問題點加入更新后實時問題庫。隨著全年基站逐漸建設及覆蓋完善，問題點的表現(xiàn)形式主要細分為以下幾種情況：原始問題點的偏移（柵格形狀不變）；原始問題點柵格的減少與增加（柵格形狀改變但未出現(xiàn)分離情況）；單個原始問題點的分離；多個原始問題點的聚類；新問題點的出現(xiàn)；針對以上可能出現(xiàn)的5種情況

23、，平臺內(nèi)部導入數(shù)據(jù)處理流程邏輯框圖如圖所示，邏輯圖核心出發(fā)點在于柵格編號（包括新問題點與舊問題點），對比原始問題點柵格編號與下一次復測問題點柵格編號，并對每一次新顯現(xiàn)出的新柵格編號進行分類處理，下面針對邏輯流程圖中六個關鍵步驟進行詳細說明：圖3 數(shù)據(jù)處理流程邏輯圖事件：將復測柵格聚類處理的結果導入平臺程序中，柵格聚類的結果應包括每一個問題點所包含的柵格編號、柵格個數(shù)信息與弱覆蓋級別等信息；事件：將復測信息與原始信息進行映射對比，主要對比復測前后問題點中所包含柵格的編號，并對映射結果進行分類（分為兩類：與原柵格編號相同/與原柵格編號不同），相同編號的柵格點仍歸為原問題點中，不同編號柵格點進行下一

24、步分類；事件：將新增柵格點進行分類，判決條件為柵格編號是否處于原始問題點周圍所包含柵格集中，例圖4所示：圖4 子柵格集圖4中紅色區(qū)域為原始問題點所及包含區(qū)域柵格，黃色區(qū)域為原始問題點周圍子柵格集，在區(qū)域地圖確定之后，柵格的編號也隨之確定，那么，可以非常容易的得到圖4中黃色柵格對應的柵格編號，將事件中所得到的不同編號柵格點與之對應，作為判決條件進行分類，分類結果分別進行偽柵格點從屬判定或真柵格點歸類。事件：對于屬于原問題新增柵格子柵格集中的柵格點（下面簡稱為偽柵格點）繼續(xù)進行分類，主要可以分為兩種情況，偽柵格點從屬于一個問題點/偽柵格點從屬于多個問題點，如圖5所示： 圖5 兩種不同情況柵格分類對

25、于第一種情況，偽柵格點應直接從屬于原始問題點A，在輸出EXCEL表中復測信息問題A行與匯總更新信息A行同時加入偽柵格點信息（編號，電平，弱覆蓋級別等）；對于第二種情況，偽柵格點從屬于多個原始問題點的子柵格集，為柵格點從屬于直接從屬于原始問題點B（左上角問題點，在算法處理中可用偽柵格點編號X-1或X-99進行尋找），與第一種情況一致，在輸出EXCEL表中復測信息問題B行與匯總更新信息B行同時加入偽柵格點信息。事件：需要對不從屬于任何原始問題點子柵格集的“真柵格”進行進一步分類，同樣真柵格點也可以分為以下兩類，如圖6所示： 圖6 兩種不同情況“真柵格”分類對于第一種情況，新增“真柵格”點成片存在（

26、在算法中仍可用Rsqrt(2)進行判決），在輸出EXCEL表中復測信息問題行與匯總更新信息行同時新增一行，以單一個新問題點進行記錄；對于第二種情況，新增“真柵格”點以多個問題點的形式存在，需要對其進行二次柵格聚類算法處理（事件），在輸出ECCEL表中復測信息問題行與匯總更新信息行同時新增多行，以多個新問題點進行記錄。2.2.3需求派單在每輪原始測試等數(shù)據(jù)處理后，生成新一輪的問題點，去重后對于新增問題點派發(fā)工單給分公司。下圖所示新增問題點即為需要派發(fā)工單的問題。2.2.4網(wǎng)絡規(guī)劃分公司接到工單后完成弱覆蓋原因分析和網(wǎng)絡規(guī)劃。2.2.5驗證評估傳統(tǒng)的后評估由于缺乏精細量化的支撐，只能做到大面上的覆

27、蓋率等指標的評估，無法做到針對所有問題點的站點落地后解決效果的精細評估。借助本工具則可全量快速驗證所有問題點的解決效果，精確輸出各分公司解決情況不理想的問題點，指出分公司在后續(xù)規(guī)劃和建設中需要繼續(xù)努力的具體著力點。同時，還可以對問題點進行逐月驗證，一旦針對問題點的規(guī)劃站點落地開通，就可以及時評估該問題點的解決效果，這就給解決效果不是很理想的問題點的進一步解決留下了更為充足的時間。三、創(chuàng)新點創(chuàng)新點一：基于柵格量化的問題點識別我們基于100米柵格地圖，利用kettle、QGIS、postGIS等工具，通過柵格映射、柵格聚類等技術識別出弱覆蓋簇，并以表格和圖層的形式輸出指導建站需求。創(chuàng)新點二：基于多

28、維數(shù)據(jù)的問題點歸一柵格組成的問題點判斷已經(jīng)可以是單一的路測數(shù)據(jù)、MR數(shù)據(jù)、掃頻數(shù)據(jù)，也可以為多維度的弱覆蓋問題呈現(xiàn)，對柵格進行多維度數(shù)據(jù)源的綜合評分。CQT測試結果CQT測試結果MR、路測與掃頻結果MR、路測與掃頻結果創(chuàng)新點三：基于時間序列的問題點歸并初次智能識別弱覆蓋簇之后，實現(xiàn)基于時間序列的問題點歸并，將不同時期復測的弱覆蓋簇進行比對，實現(xiàn)新增問題點的需求工單派發(fā)，指導后續(xù)網(wǎng)絡規(guī)劃及規(guī)劃效果后評估。四、效果問題點識別的準確性以武漢27號滾動規(guī)劃簇試點為例，對比人工分析弱覆蓋聚類問題點， 剔除獨立弱覆蓋柵格后，所有弱覆蓋區(qū)域均可正確識別并輸出聚類結果。人工識別問題數(shù)量自動聚類完全匹配數(shù)自動聚

29、類部分匹配數(shù)未識別問題數(shù)8350以下為圖層顯示： 上圖中左圖為人工識別方式找出的弱覆蓋區(qū)域，人工識別的問題點數(shù)有8個弱覆蓋區(qū)域。右圖為自動聚類識別的弱覆蓋區(qū)域，其中完全匹配數(shù)3個，部分匹配數(shù)5個。問題點識別率為100%，并且每個問題點的柵格都有該問題點編號，便于統(tǒng)計和評估。智能識別弱覆蓋區(qū)域可以有效的彌補人工識別的遺漏，精準的識別網(wǎng)絡規(guī)劃的需求，有效的指導網(wǎng)絡規(guī)劃決定。問題點識別的效率傳統(tǒng)的簇滾動項目，從2014年11月到2015年6月持續(xù)每月進行一次，由網(wǎng)優(yōu)專家和地市規(guī)劃人員對接，根據(jù)路測數(shù)據(jù)找出找出問題點，并用mapinfo簡單標出問題點，制成文檔進行保存。以武漢為例所有問題點識別約需12*2=24天。而用智能化的工具識別，在運行程序僅需要1天時間就可以根據(jù)路測數(shù)據(jù)找出問題點，并且對問題點編號、歸類、分析、歸檔。弱覆蓋問題