公开(公告)号：CN117349536A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202210750567.5

申请日：2022-06-29

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 程日涛 ,  李梦宇 ,  孟繁丽 ,  王申 ,  江枫 ,  张世哲

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/951 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明实施例涉及数据处理技术领域，公开了一种数据推荐方法，该方法包括：确定业务场景；根据推荐模型确定业务场景对应的目标数据画像；推荐模型根据多个数据画像与可选场景之间的关联关系确定；其中，数据画像用于描述数据项在全生命周期内的特征；数据画像以及关联关系根据数据项对应的元数据确定；根据目标数据画像确定业务场景对应的业务支撑数据。通过上述方式，本发明实施例提高了业务开发中数据利用的准确率以及业务开发的效率。

公开(公告)号：CN118972873A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202310545028.2

申请日：2023-05-15

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司 ,  东南大学

Inventor： 程日涛 ,  孙希茜 ,  李梦宇 ,  高振 ,  王申 ,  李春国 ,  江枫 ,  刘咏荷 ,  张世哲 ,  贾敏

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06 ,  H04L41/14 ,  H04L41/147 ,  H04L41/16 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的小区级流量预测方法及相关装置，其中方法包括：对历史小区级业务流量特征数据进行数据清洗，去除其中的异常数值和与下行流量无关的特征量；对所述历史小区级业务流量特征数据进行筛选，去除其中的离群值；根据所述历史小区级业务流量特征数据，生成训练集，基于训练集训练得到小区级流量预测模型；将当前小区级业务流量特征数据输入至所述小区级流量预测模型，得到当前小区的下行预测流量。本发明通过去除异常数值、离群值和与下行流量无关的特征量，对小区级业务流量特征数据进行特征提取和预测，提高了小区下行流量预测的准确率，同时也提升了网络资源的利用率。

公开(公告)号：CN118804331A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410433623.1

申请日：2024-04-11

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 江枫 ,  程日涛 ,  王申 ,  张世哲 ,  孟繁丽

IPC: H04W72/0453 ,  H04W72/54 ,  H04W24/10

Abstract: 本发明提供一种载频资源分配方法、系统、设备、介质和程序产品，其中方法包括：获取目标基站的覆盖人口特征以及目标基站所覆盖人口的网络质量划分结果，并基于覆盖人口特征和网络质量划分结果，确定目标基站的特征信息；基于特征信息，预测目标基站下一时段的网络利用率信息；基于目标基站当前时段的网络利用率信息和下一时段的网络利用率信息，确定目标基站的上下行载频增减量；基于上下行载频增减量以及业务迁移引起的载频增量，确定目标基站的载频增减总量，并应用载频增减总量进行载频资源分配。本发明提供的方法、系统、设备、介质和程序产品，能够有效提升载频资源分配的精准度，从而避免资源浪费或用户保障不足的问题。

公开(公告)号：CN118804044A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410766433.1

申请日：2024-06-14

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司 ,  东南大学

Inventor： 李梦宇 ,  许威 ,  江枫 ,  沈弘 ,  程日涛 ,  王碧琦 ,  王申 ,  陆海亮 ,  孟江涛 ,  赵伟

IPC: H04W24/08 ,  H04W16/22

Abstract: 本发明提供基于基站簇聚合和分割的网络数据预测方法及装置，方法包括：基于待预测基站的地理位置确定待预测基站所属的基站簇，待预测基站所属的基站簇包括待预测基站以及P‑1个其他基站；获取待预测基站所属的基站簇的历史基站簇网络数据，历史基站簇网络数据中包括待预测基站所属的基站簇中各个基站的历史网络数据；将历史基站簇网络数据输入至已训练的预测模型中，获取预测模型输出的待预测基站的网络数据预测结果；预测模型包括空间分割模块和时序特征模块，空间分割模块用于对历史基站簇网络数据进行分割，提取基站之间的空间关系，时序特征模块用于提取历史基站簇网络数据中的时间关系。本发明可以提高基站网络数据预测的准确性。

公开(公告)号：CN118798704A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410356560.4

申请日：2024-03-27

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 刘莉莉 ,  李梦宇 ,  王申 ,  程日涛 ,  孟江涛 ,  江枫 ,  刘咏荷 ,  张世哲 ,  赵伟 ,  贾敏

IPC: G06Q10/0639

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基站建设评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品，包括：获取各小区针对基站建设的建设数据，并根据建设数据判断各小区的建设类型；根据建设类型对各小区进行站址合并，得到多个目标基站，并获取各个目标基站的收益数据；根据各个目标基站中的小区的建设数据，计算各个目标基站针对现网问题的第一目标得分，以及，根据各个目标基站的收益数据，计算各个目标基站针对投资收益的第二目标得分；根据第一目标得分和第二目标得分计算各个目标基站的建设评估得分，并根据建设评估得分对各个目标基站进行评估。本发明的技术方案基于现网问题和投资收益两个维度对目标基站进行评估，使得评估方案的实用性较强。

公开(公告)号：CN116933453A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202211028320.9

申请日：2022-08-25

Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 汤利民 ,  程日涛 ,  王申 ,  李梦宇

IPC: G06F30/18 ,  H04W52/02 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基站节能模型训练方法及装置、基站节能方法及装置。其中，基站节能模型训练方法包括：S1，获取样本基站的基站数据及基站小区环境状态数据，其中，基站数据包含：平均RSRP值、小区负荷值、小区关闭比例；S2，根据基站数据计算第一奖励值；S3，根据基站小区环境状态数据及第一奖励值对神经网络进行模型训练得到基站节能模型，其中，神经网络具体为：动作网络‑评价网络。本发明提供的方案，基于平均RSRP值、小区负荷值、小区关闭比例来进行基站节能模型训练，使得所训练的基站节能模型训练能够给出最佳的小区开断组合，从而达到最低或者次最低的能耗水平，而且可以实时进行开断操作，能耗控制更加精细化。