35、大规模建模与仿真：空中接口负载预测的有效方案

大规模建模与仿真：空中接口负载预测的有效方案

在当今的通信领域，准确预测网络负载对于提升用户体验、优化网络资源分配至关重要。本文将详细介绍一种大规模建模与仿真空中接口负载的方法，从参数定义、负载预测到模型构建及结果分析，为你揭示这一技术的奥秘。

空中接口负载参数的定义

通信网络中，网络小区与移动设备之间的通信分为下行链路（从小区到移动设备）和上行链路（从移动设备到小区）。因此，小区的空中接口负载由下行负载（DL）和上行负载（UL）组成。实际测量时，通常取 UL 和 DL 值中的最大值。

• 上行负载的衡量参数

  1. RAB 释放计数 ：RAB（无线接入承载）是分配给移动用户/设备进行语音/数据传输的必要资源。正常情况下，使用完毕后会释放，但受干扰时可能提前释放。
  2. 平均噪声上升（ANR） ：每小时以 dBm 为单位测量，是用户消耗资源时上行功率与无用户时上行功率的差值。
  3. 特定设备信道的平均噪声上升 ：针对数据传输速度最高达 384 Kbps 的设备。
  4. RAB 设置失败计数和 RRC 设置失败计数 ：因零值过多导致可生成的模型数量极少，后期被舍弃。

• 下行负载的衡量参数

  1. 下行功率消耗百分比（CDP） ：类似于下行噪声上升，下行功率有限，每个移动设备按带宽需求分配。
  2. “无可用代码”情况计数（NCA） ：每个小区有 256 个代码用于语音或数据会话，需求大时会出现“无可用代码”情况，设备无法使用资源。

• 输入参数 ：主要来自诺基亚数据仓库，用于监测无线网络性能。多数与数据服务消耗相关，包括平均语音呼叫用户数、不同速率的上下行用户数、业务尝试次数、吞吐量等。输入和输出参数均按每小区每小时记录。

负载类型	衡量参数
上行负载	RAB 释放计数、平均噪声上升、特定设备信道平均噪声上升
下行负载	下行功率消耗百分比、“无可用代码”情况计数

空中接口负载的近似与预测

在负载预测领域，多数文献聚焦于电力网络，采用回归模型、时间序列、神经网络等方法。对于移动电信网络，需理解输入参数与当前负载的关系，以预测未来负载。

理想情况下，每个小区在特定时间的负载可表示为：
[
L(x) = \sum_{i = 0}^{m} \sum_{j = 1}^{n} User_{i} * Resource_{j} + \sum_{y = 1}^{z} interference(x, y)
]
其中，$m$ 是使用小区 $x$ 资源的用户数量，$n$ 是小区 $x$ 的资源数量，$z$ 是网络中所有小区的数量，$interference(x, y)$ 是小区 $x$ 和 $y$ 之间的干扰。

由于缺乏详细工具，我们通过记录 6 周内每小时的 5 个负载参数（输出）和 16 个输入参数，为每个小区提供约 1000 个实例来构建预测模型，总计约 20000000 个实例。

选择为每个小区构建独立模型，因为网络专家认为每个小区情况不同，统一方法不可行。线性回归被选为建模算法，原因如下：
- 对于高负载值，线性回归能较好近似。
- 算法速度快，适合短时间内构建大量模型。
- 简单低方差方法在实际中表现更好，避免过拟合。
- 易于实现、解释和导出模型，方便非数据挖掘人员使用。

模型生成与应用

• 使用的工具

  1. 诺基亚数据仓库 ：用于收集输入和输出参数，是运营商网络/IT 基础设施的一部分。
  2. 负载预测与仿真数据集市 ：基于 Oracle 数据库 10g - 64 位 v10.2.0.5.0，用于数据准备和操作，将数据收集和准备时间从两周缩短至一天。
  3. WEKA 3.6.4 x64 ：开源数据挖掘平台，用于构建和验证线性回归公式。
  4. Strawberry Perl for Windows v5.12.3 ：用于创建脚本，查询数据库生成 WEKA 输入文件，调用 WEKA 生成回归模型，并将结果存储在 csv 文件中。
  5. MS Excel 2010 ：根据 WEKA 生成的回归公式和输入值外推，预测小区未来负载。

• 模型生成流程

graph TD;
    A[从数据库获取小区列表] --> B[针对每个小区];
    B --> C[查询数据库获取该小区数据];
    C --> D[为 5 个负载参数分别创建文件];
    D --> E[针对每个负载参数];
    E --> F[过滤负载为 0 的实例];
    F --> G[使用包装器方法选择相关变量];
    G --> H[构建线性回归模型并存储];
    H --> I[使用 10 折交叉验证验证模型];
    I --> J[存储公式、实例数量、相关系数、MAE 和 RMSE];

在生成模型时，采用包装器方法自动选择最佳变量，避免人工干预，提高效率。同时，使用 10 折交叉验证平衡不同样本量的小区，为公式准确性提供良好估计。

建模结果分析

通过上述流程，我们在不到一周内完成了 100000 次回归（20000 个小区，每个小区 5 个输出）。由于部分零负载实例被过滤，并非所有回归都能得到有效模型，但只要为一个输出变量生成模型，就能衡量小区负载。

以下是两个输出变量的建模结果示例：

RRI 范围	小区数量	平均非零实例数	平均非零 RRI	平均相关系数	模型构建与小区数量比例
RRI <= 1	8373	/	/	/	/
1 < RRI < 2	7344	89.4	1.3	0.141	0.582
2 <= RRI < 3	1359	229.4	2.4	0.545	0.769
3 <= RRI < 5	972	296.2	3.8	0.658	0.829
5 <= RRI < 10	780	365.0	7.0	0.751	0.881
10 <= RRI < 20	503	407.6	14.0	0.810	0.905
RRI >= 20	538	431.3	56.8	0.873	0.920

NCA 范围	小区数量	平均非零实例数	平均非零 NCA	平均相关系数	模型构建与小区数量比例
NCA <= 1	682	/	/	/	/
1 < NCA < 2	792	130.5	1.6	0.454	0.775
2 <= NCA < 5	2229	331.5	3.3	0.635	0.971
5 <= NCA < 10	2321	500.5	7.3	0.773	0.994
10 <= NCA < 20	3420	597.2	14.7	0.836	0.994
20 <= NCA < 30	2706	681.3	24.9	0.862	0.994
30 <= NCA < 50	3858	732.0	39.0	0.861	0.998
50 <= NCA < 100	3063	758.1	67.8	0.872	0.996
NCA >= 100	798	760.2	208.7	0.790	0.992

从结果可以看出，随着负载值增加，平均相关系数和模型构建比例总体呈上升趋势，说明模型在高负载情况下表现更好。

综上所述，这种大规模建模与仿真空中接口负载的方法具有高效、准确的特点，能够为电信运营商提供有价值的负载预测信息，有助于优化网络资源分配，提升用户体验。同时，该方法具有一定的通用性，可应用于其他需要大规模预测模型和网络系统仿真的行业。

大规模建模与仿真：空中接口负载预测的有效方案

模型性能评估与实际应用考量

在实际应用中，模型的性能评估至关重要。除了前面提到的相关系数、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE），还需要考虑模型在不同场景下的稳定性和适应性。

• 稳定性评估 ：通过对不同时间段的数据进行测试，观察模型的预测结果是否稳定。如果模型在不同时间段的表现差异较大，说明其稳定性较差，可能需要进一步调整模型参数或增加数据量。
• 适应性评估 ：考虑网络环境的变化，如新增小区、用户行为改变等，评估模型是否能够适应这些变化。可以通过模拟不同的网络场景，测试模型的预测准确性。

此外，在实际应用中还需要考虑以下因素：
- 数据更新频率 ：由于网络环境和用户行为不断变化，需要定期更新数据，以保证模型的准确性。根据实际情况，可以选择每周、每月或每季度更新一次数据。
- 模型更新时机 ：当网络发生重大变化时，如大规模升级、新增小区等，需要及时更新模型。同时，也可以根据模型的性能评估结果，定期更新模型，以保证其始终保持良好的预测效果。

与其他方法的比较

在负载预测领域，除了本文介绍的线性回归方法，还有其他多种方法可供选择，如时间序列分析、神经网络等。下面对这些方法进行简要比较：
|方法|优点|缺点|适用场景|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|线性回归|简单易懂、计算速度快、可解释性强|对非线性关系处理能力有限|数据关系近似线性的场景|
|时间序列分析|能够捕捉数据的时间趋势和周期性|对数据的平稳性要求较高|具有明显时间规律的数据|
|神经网络|能够处理复杂的非线性关系|训练时间长、可解释性差|数据关系复杂、难以用线性模型描述的场景|

从比较结果可以看出，线性回归方法在计算速度和可解释性方面具有优势，适合大规模建模和仿真。而时间序列分析和神经网络方法则在处理复杂数据关系方面表现更好，但需要更多的计算资源和时间。

未来发展趋势

随着通信技术的不断发展，空中接口负载预测面临着新的挑战和机遇。未来的发展趋势主要包括以下几个方面：
- 多源数据融合 ：除了现有的网络性能数据，还可以融合用户行为数据、地理位置数据等多源数据，以提高负载预测的准确性。
- 深度学习应用 ：深度学习在处理复杂数据关系方面具有强大的能力，未来可以将深度学习算法应用于空中接口负载预测，以提高模型的性能。
- 实时预测 ：随着 5G 等高速通信技术的发展，对实时性的要求越来越高。未来的负载预测模型需要具备实时处理能力，能够及时响应网络变化。

总结

本文介绍了一种大规模建模与仿真空中接口负载的方法，通过为每个小区构建独立的线性回归模型，实现了对空中接口负载的有效预测。该方法具有高效、准确的特点，能够为电信运营商提供有价值的负载预测信息，有助于优化网络资源分配，提升用户体验。

具体操作步骤如下：
1. 数据收集 ：使用诺基亚数据仓库收集输入和输出参数。
2. 数据处理 ：利用负载预测与仿真数据集市对数据进行准备和操作。
3. 模型构建 ：使用 WEKA 平台构建线性回归模型，并使用 Strawberry Perl 脚本实现自动化操作。
4. 模型验证 ：采用 10 折交叉验证方法验证模型的准确性。
5. 负载预测 ：使用 MS Excel 根据回归公式和输入值外推，预测小区未来负载。

graph LR;
    A[数据收集] --> B[数据处理];
    B --> C[模型构建];
    C --> D[模型验证];
    D --> E[负载预测];

同时，该方法具有一定的通用性，可应用于其他需要大规模预测模型和网络系统仿真的行业。在未来的发展中，随着多源数据融合、深度学习应用和实时预测等技术的发展，空中接口负载预测将迎来更广阔的发展前景。