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申请/专利权人：中国移动通信集团陕西有限公司;中国移动通信集团有限公司

摘要：本发明实施例涉及大数据技术领域，公开了一种预警区域识别方法、装置、计算设备及计算机存储介质，该方法包括：采集现网数据和历史数据，包括：连接用户数、邻区关系以及经纬度信息；根据所述现网数据和所述历史数据中小区的所述连接用户数计算小区的预测值用户数和基准值用户数；将小区的所述预测值用户数和所述基准值用户数输入线性回归模型获取预警小区；应用泰森多边形根据所述邻区关系以及所述经纬度信息对所述预警小区进行汇聚和覆盖区域识别，输出预警区域。通过上述方式，本发明实施例能够提前精准发现预警小区，对高负荷小区分析提供有效支撑，提升整体网络运行质量，优化用户对通信网络的使用感知。

主权项：1.一种预警区域识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集现网数据和历史数据，包括：连接用户数、邻区关系以及经纬度信息；根据所述现网数据和所述历史数据中小区的所述连接用户数计算小区的预测值用户数和基准值用户数，包括：根据所述现网数据和所述历史数据中小区的所述连接用户数采用长短期记忆网络算法获取小区的所述预测值用户数；根据所述历史数据中小区的所述连接用户数采用K-MEANS聚类算法和阿波罗尼奥斯定理计算小区的所述基准值用户数；其中，所述根据所述现网数据和所述历史数据中小区的所述连接用户数采用长短期记忆网络算法获取小区的所述预测值用户数，包括：采用长短期记忆网络算法根据一周粒度以15分钟时间对所述现网数据和所述历史数据进行切片建立模型，并根据所述历史数据对所述模型进行修正优化；根据所述现网数据和所述历史数据中小区的所述连接用户数应用所述模型预测以15分钟粒度的未来多个时段的所述预测值用户数；所述据所述历史数据中小区的所述连接用户数采用K-MEANS聚类算法和阿波罗尼奥斯定理计算小区的所述基准值用户数，包括：根据15分钟粒度的所述历史数据，随机选取3个点，将每个15分钟粒度的所述连接用户数设置为簇C1、C2、C3，根据K-Means算法将所述历史数据汇聚成3个区域E：其中，质心μi是簇Ci的均值向量，k，i＝1、2、3，将3个质心连接形成三角形；根据阿波罗尼奥斯定理计算所述三角形的三条中线的交叉点对应的所述连接用户数，确定为小区的所述基准值用户数；将小区的所述预测值用户数和所述基准值用户数输入线性回归模型获取预警小区；应用泰森多边形根据所述邻区关系以及所述经纬度信息对所述预警小区进行汇聚和覆盖区域识别，输出预警区域。

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