基于AI流量预测的容量动态管控

向 伟，李 坤，白万庄

（中国联合网络通信有限公司四川省分公司，成都 610041）

1 预测流程

本次预测目的支撑扩减容，需忙时数据，故输入忙时6个月以上历史数据（本次输入2018年8月至2019年4月数据），输出为2019年6月的小区流量、负荷预测结果。

图1 预测流程

2 基于AI预测的自动化扩容

通过搭建省内平台，导入AI预测的结果及扩容规则，实现自动弹性评估与扩容。

图2 自动化评估与扩容流程

（1）根据省内扩容评估标准（在集团基础上增加CQI、双流占比条件）制定规则，由省内平台按月输出当前需扩容小区；本次输出为4月扩容需求。

省内扩容标准：

小区忙时段KPI，一周7天满足4天或者周末2天满足如下条件：

·1、双流占比＞30%且平均CQI＞10且PRB利用率＞50%且平均用户＞50且下行流量＞8GB；

·2、双流占比＞30%且平均CQI＞10且PRB利用率＞50%且平均用户＞150。

（2）对比扩容小区的4月忙时流量与6月预测忙时流量：

·对于6月流量出现增长的小区，属于流量持续热点区域，扩容优先级最高；

·6月流量出现减少，但仍满足扩容标准的小区，属于扩容优先级中，需重点观察；

·6月流量出现减少，不再满足扩容标准的小区，属于扩容优先级低，需继续观察。

（3）输出扩容小区进入自动化扩容流程。

3 基于AI预测的自动化减容

与扩容类似，导入AI预测的结果及扩容规则，实现自动弹性评估与减容。

（1）制定省内减容标准如下，根据4月实际数据，输出减容小区列表。

以扇区为单位统计，把同扇区不同带宽小区的流量、PRB利用率等效在1～2个小区上来评估是否达到减容标准，以此确定2/3载波减1载波的需求。

（2）对比减容小区的4月忙时流量与6月预测忙时流量：

·对于6月流量出现减少的小区，属于流量持续减少，减容优先级最高；

·6月流量出现增长，但仍满足减容标准的小区，属于扩容优先级中，需重点观察；

·6月流量出现增长，不再满足减容标准的小区，剔除减容小区列表。

（3）提交筛选过的减容小区进入减容流程。

4 6 月预测评估结果及示例

（1）根据前述流量，进行6月小区流量预测。

（2）扩容评估结果：扩容建议1030个小区，623个小区重点观察，给出1030个小区的扩容建议方案。

（3）减容评估结果：减容建议125个小区，205个小区重点观察，7个小区暂不减容。

（4）以成都举例：

扩容小区数及分布

images/BZ_126_1245_2124_2244_2235.png

5 预测评估结果准确率验证

（1）扩容小区预测与实际对比

对预测扩容小区的实际流量，准确率达70%以上。

表4 扩容准确性验证结果

（2）减容小区预测与实际对比

对预测减容小区的实际流量，准确率达80%以上。

表5 减容准确性验证结果

6 结束语

4月共计扩容20M小区31个，10M小区120个，实现日均流量增长12878GB；减容35个小区，节约投资约96.9万元。

通过AI流量预测算法、结合省内扩减容规则及自动化平台，实现高准确率、高效率的扩减容自动化派单，达到扩容小区扩之有益、减容小区减之不复的效果，切实指导了省内的扩减容工作，提高投资效益，节约流量经营成本。

此外，在指导扩容同时，通过扩容预测小区的地理化显示，发现城市内潜在热点流量区域，提前对价值区域进行5G布局，对于抢占市场、占据有利站点位置，起到战略指导意义。