本發(fā)明涉及一種ODN網(wǎng)智能規(guī)劃方法、裝置及設(shè)備，所述方法可包括：獲取待規(guī)劃區(qū)域的OBD布點(diǎn)影響因子集；OBD布點(diǎn)影響因子集包括歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)集；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集，得到當(dāng)前OBD布點(diǎn)訓(xùn)練參數(shù)和當(dāng)前OBD布點(diǎn)訓(xùn)練參數(shù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)；將業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)集通過相似度聚類處理，得到OBD布點(diǎn)聚類結(jié)果數(shù)據(jù)；將OBD布點(diǎn)聚類結(jié)果數(shù)據(jù)通過最鄰近分類處理，得到優(yōu)化后的OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)；比對(duì)當(dāng)前OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)與優(yōu)化后的OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)，并根據(jù)比對(duì)的結(jié)果生成當(dāng)前OBD布點(diǎn)優(yōu)化數(shù)據(jù)。采用本方法能夠優(yōu)化待規(guī)劃區(qū)域ODN網(wǎng)中的OBD布點(diǎn)，提高了OBD布點(diǎn)的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種ODN網(wǎng)智能規(guī)劃方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著通信技術(shù)的發(fā)展，雖然如今移動(dòng)通信發(fā)展速度驚人，但因其帶寬有限，終端體積不可能太大和顯示屏幕受限等因素，而對(duì)于性能相對(duì)占優(yōu)的固定終端實(shí)現(xiàn)FTTH(Fiberto the Building：光纖到戶)，可以讓用戶體驗(yàn)更優(yōu)的通信方式。

FTTH指的是光纖直接通達(dá)用戶家庭，從通信局端一直到用戶家庭全部為光纖線路的接入方式。光分配網(wǎng)(ODN：Optical Distribution Network)是整個(gè)光網(wǎng)建設(shè)的主要部分，ODN由饋線光纖、光分路器(OBD：On-Board Diagnostic)和支線構(gòu)成，將一個(gè)光線路終端(OLT：Optical Line Terminal)和多個(gè)光網(wǎng)絡(luò)單元(ONU：Optical Network Unit)連接起來，提供光信號(hào)的雙向傳輸。而ODN組網(wǎng)規(guī)劃的OBD布點(diǎn)是FTTH建設(shè)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，ODN組網(wǎng)規(guī)劃的OBD布點(diǎn)優(yōu)劣直接影響著FTTH建設(shè)的效率。

由于OBD布點(diǎn)的影響因子較多，規(guī)劃過程復(fù)雜，時(shí)間較長；加上實(shí)際建設(shè)場(chǎng)景復(fù)雜多樣，難以綜合考慮規(guī)劃區(qū)域內(nèi)DP(電分線盒)的數(shù)量和位置、用戶分布特點(diǎn)、小區(qū)性質(zhì)，預(yù)測(cè)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)需要覆蓋的大致用戶規(guī)模等，從而難以評(píng)估出等效用戶容量和對(duì)應(yīng)的OBD布點(diǎn)單元。傳統(tǒng)的技術(shù)方案基本上整個(gè)過程采用人工規(guī)劃，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘察和存量資源的核查確認(rèn)，規(guī)劃設(shè)計(jì)時(shí)需要憑借個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做出判斷，沒有明細(xì)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。在實(shí)現(xiàn)過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)技術(shù)中至少存在如下問題：傳統(tǒng)的人工ODN網(wǎng)規(guī)劃布點(diǎn)，資源建設(shè)周期長、不規(guī)范、投入浪費(fèi)，對(duì)ODN組網(wǎng)規(guī)劃布點(diǎn)效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對(duì)傳統(tǒng)的技術(shù)方案中對(duì)ODN組網(wǎng)規(guī)劃布點(diǎn)效率低下的問題，本發(fā)明提供了一種ODN網(wǎng)智能規(guī)劃方法、裝置及系統(tǒng)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種ODN網(wǎng)智能規(guī)劃方法，包括以下步驟：

獲取待規(guī)劃區(qū)域的OBD布點(diǎn)影響因子集；OBD布點(diǎn)影響因子集包括歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)集；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集，得到當(dāng)前OBD布點(diǎn)訓(xùn)練參數(shù)和當(dāng)前OBD布點(diǎn)訓(xùn)練參數(shù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將業(yè)務(wù)樣本數(shù)據(jù)集通過相似度聚類處理，得到OBD布點(diǎn)聚類結(jié)果數(shù)據(jù)；

將OBD布點(diǎn)聚類結(jié)果數(shù)據(jù)通過最鄰近分類處理，得到優(yōu)化后的OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)；

將當(dāng)前OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)與優(yōu)化后的OBD布點(diǎn)分類結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，并根據(jù)比對(duì)結(jié)果生成當(dāng)前OBD布點(diǎn)優(yōu)化數(shù)據(jù)。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集，得到當(dāng)前OBD布點(diǎn)訓(xùn)練參數(shù)的步驟包括：

獲取歷史OBD布點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集的輸入層向量和輸入層權(quán)重矩陣；

對(duì)輸入層向量和輸入層權(quán)重矩陣進(jìn)行線性處理，得到隱藏層輸入向量；對(duì)隱藏層輸入向量進(jìn)行保留映射函數(shù)處理，得到隱藏層輸出向量；