高校容量预测方法建议基于高校历史数据,从用户数、利用率和流量三维度,结合市场营销策略,预测未来变化情趋势,进而依据扩容标准筛选待扩容小区。

仅考虑自然增长率的情况下,建议预测模型如下:根据历史数据得到自忙时有效RRC连接平均数增长率、上/下行PRB利用率增长率和上/下行流量增长率,其中各指标定义请参照高负荷待扩容小区定义。结合各小区目前指标情况,预测符合集团扩容标准筛的高负荷待扩容小区。

经典案例:某省结合高校历史数据,即宏站、室分小区2016年6月、9月自忙时有效RRC连接平均数、上/下行PRB利用率、上/下行流量,计算各指标2017年开学增长率,进而依据集团扩容标准输出高负荷待扩容小区清单。(假设于2017年相比,2016年6-9月校园套餐影响忽略不计)

时间

有效RRC连接平均数

下行PRB

利用率

上行PRB

利用率

上行流量

下行流量

宏站

室分

宏站

室分

宏站

室分

宏站

室分

宏站

室分

2016年6月

4.58

8.44

9.63%

9.95%

12.91%

21.16%

0.051

0.025

0.39

1.14

2016年9月

6.06

10.53

12.50%

13.31%

18.20%

24.97%

0.095

0.176

0.76

1.68

自然增长率

1.32

1.25

1.30

1.34

1.41

1.18

1.86

7.04

1.95

1.47

 

某省高校容量预测分析(自忙时,且仅考虑自然增长率)

高校业务受市场营销策略的影响,用户DOU会出现较大的变化,若只考虑自然增长率不能真实反映高校流量增长需求。所以,高校容量预测建议同时考虑套餐因素,依据市场2017年开学营销目标,预测不同套餐使用用户数及套餐饱和度(用户使用套餐流量/套餐总流量),结合套餐流量,计算高校流量增长率:开学上/下行流量增长率=上/下行自然增长率+流量增长率,进而依据集团标准输出高负荷待扩容小区。