LTE网络容量的预估方法、装置、设备和介质与流程

本发明涉及移动通信领域，尤其涉及lte网络容量的预估方法、装置、设备和介质。

背景技术：

移动通信系统从第一代手机通信技术规格(1-generationwirelesstelephonetechnology,1g)开始逐渐发展，目前已经发展到第四代手机通信技术规格(4-generationwirelesstelephonetechnology,4g)。现有技术中的4g并非真正的4g技术，而是为长期演进(longtermevolution，lte)。例如，在中国。4g网络还处于td-lte的特殊时期。

我国4g用户增速持续攀升，2017年一季度末总数达到8.36亿户，平均每个用户单月手机上网流量，由2016年底的1g，已增加至1.28g，移动流量数据保持较快增速。

因此，随着移动用户和业务类型的高速发展，终端客户对网络资源的需求也不断升高。在不断扩大移动通信网络“广度”的同时，精准定位网络容量需求，满足终端客户对于网络质量的要求，也成为提升网络“厚度”和“深度”的重要目标。

技术实现要素：

本发明实施例提供了lte网络容量的预估方法、装置、设备和介质，可以实现对lte网络容量进行智能、快速而准确的预估。

本发明一个实施例提供了一种lte网络容量的预估方法，包括：

根据下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，其中n为不小于2的正整数；

基于下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，预估下一时间段的lte网络容量。

根据本发明实施例的一方面，根据下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，包括：

获取当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值；

根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，m为不小于n的正整数；

直到更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，将更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值作为当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值；

根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值和下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

根据本发明实施例的一方面，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，包括：

根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值，生成当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值；

利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值；

依据更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值；

基于当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

根据本发明实施例的一方面，lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括：lte网络容量衡量参数的预测值和lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中m为不小于2的整数。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的预测值包括以下至少一个：当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的同比预测值。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值之和等于1。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个初始权重值由用户预先设定。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值与当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值的差值。

根据本发明实施例的一方面，lte网络容量衡量参数包括以下至少一个：系统rrc连接数、小区有效rrc用户数、小区上行prb利用率、小区下行prb利用率、小区下行cce利用率、小区上行流量和小区下行流量。

本发明另一实施例提供了一种lte网络容量的预估装置，包括：

计算模块，用于根据下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，其中n为不小于2的正整数；

预估模块，用于基于下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，预估下一时间段的lte网络容量。

根据本发明实施例的一方面，计算模块，包括：

获取子模块，用于获取当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值；

第一更新子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，m为不小于n的正整数；

判断子模块，用于直到更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，将更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值作为当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，并将更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值作为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估误差值；

预估子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值和下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

根据本发明实施例的一方面，第一更新子模块，包括：

生成子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值，生成当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值；

第二更新子模块，用于利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值；

计算子模块，用于依据更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值；

第三更新子模块，用于基于当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

根据本发明实施例的一方面，lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括：lte网络容量衡量参数的预测值和lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中m为不小于2的整数。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的预测值包括以下至少一个：当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的同比预测值。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值之和等于1。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个初始权重值由用户预先设定。

根据本发明实施例的一方面，当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值与当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值的差值。

根据本发明实施例的一方面，lte网络容量衡量参数包括以下至少一个：系统rrc连接数、小区有效rrc用户数、小区上行prb利用率、小区下行prb利用率、小区下行cce利用率、小区上行流量和小区下行流量。

本发明另一实施例提供了一种lte网络容量的预估设备，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于运行存储器中存储的程序，以执行本发明实施例提供的lte网络容量的预估方法。

本发明又一实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现本发明实施例提供的lte网络容量的预估方法。

根据本发明实施例中的lte网络容量的预估方法、装置和系统，通过计算设备能够实现对lte网络容量的智能、快速的预估；通过计算lte网络容量衡量参数的第一预估值相对应的lte网络容量衡量参数的最优权重值，能够准确的对lte网络容量进行预估。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出本发明一实施例的lte网络容量的预估方法的流程图；

图2示出了预估lte网络容量衡量参数的环比预测值的示意图；

图3示出本发明另一实施例提供的lte网络容量的预估方法的流程图；

图4示出本发明又一实施例的lte网络容量的预估装置结构示意图；

图5是本发明再一实施例中lte网络容量的预估设备的示例性硬件架构的结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

现有的网络容量预测手段还局限在依据用户数和单用户的人工计算，容量预估方法模型单一且适配性差，无法利用机器自学习完成基于多维度信任向量的容量预估自寻优计算，因此需要一种能够智能的预测lte网络容量的预估方法。

为了更好的理解本发明，下面将结合附图，详细描述根据本发明实施例的lte网络容量的预估方法、装置、设备和介质，应注意，这些实施例并不是用来限制本发明公开的范围。

图1是示出根据本发明一实施例的lte网络容量的预估方法的流程图。如图1所示，本实施例中的lte网络容量的预估方法100包括以下步骤：

s110，根据下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，其中n为不小于2的正整数。

在本发明一些实施例中，lte网络容量衡量参数包括以下至少一个：系统无线资源控制(radioresourcecontrol，rrc)连接数、小区有效rrc用户数、小区上行物理资源块(physicalresourceblock，prb)利用率、小区下行prb利用率、小区下行控制信道单元(controlchannelelement，cce)利用率、小区上行流量和小区下行流量。作一个示例，lte网络容量扩容分为用户数扩容和载频扩容，当进行用户数扩容时，可以将系统rrc连接数作为用户数扩容的衡量标准。在进行载频扩容时，可以将小区有效rrc用户数、小区上行prb利用率、小区下行prb利用率、小区下行cce利用率、小区上行流量和小区下行流量作为载频扩容的衡量标准。作一个具体的示例，当一小区的小区有效rrc用户数达到门限值、小区上行prb利用率达到门限值和小区上行流量达到门限值时，对该小区的载频进行扩容。

在本发明一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值的和等于1。

在本发明一些实施例中，s110具体包括：

s111，获取当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

在本发明的一些实施例中，s110中通过不断重复s111～s113能够获得当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估误差值。为了便于理解，本发明的实施例中将s111～s113的第i次重复过程称为第i次循环，其中i为正整数。

在一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值ε1(第1次循环中s111获取的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值)由用户预设。

在另一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值ε1(第1次循环中s111获取的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值)为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值与当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值的差值。当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值ε1满足公式：

其中，为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，gj表示当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值。

在一些实施例中，第i+1次循环中s111获取的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值为第i次循环中s112更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

s112，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。其中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值中，有1个值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，m为不小于n的正整数(当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值中，一个当前时间段的lte网络容量衡量参数的相关预估值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值)。

在本发明的一些实施例中，lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括：lte网络容量衡量参数的预测值和lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中m为不小于2的整数。

在本发明的一些实施例中，lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括：lte网络容量衡量参数的预测值、lte网络容量衡量参数的指标观测维度调整值和lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中m为不小于3的整数。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的预测值包括以下至少一个：当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的同比预测值。

为了便于理解，本发明的下述部分实施例中将用第j个时间段表示当前时间段，依次类推，用第j-1个时间段表示上一时间段，用j+1个时间段表示下一时间段。

在一些实施例中，当前时间段(第j个时间段)lte网络容量衡量参数的环比预测值的预估方法为：根据前j-1个时间段的lte网络容量衡量参数的实际值模拟一个与时间段和lte网络容量衡量参数相关的函数。利用该模拟的函数，可以预估出第j个时间段(s112中的当前时间段)的lte网络容量衡量参数的环比预测值，j为不小于2的正整数。

作一个具体的示例，图2示出了预估lte网络容量衡量参数的环比预测值的示意图。如图2所示，已知前8个月的lte网络容量衡量参数的实际值(图2中曲线的实线部分对应的8个点)，依据前8个月的lte网络容量衡量参数的实际值可以模拟出与月份和lte网络容量衡量参数相关的函数(函数对应的曲线为图2中曲线)，可以根据模拟出的函数预估出第9个月的lte网络容量衡量参数的环比预测值(图2中曲线的虚线部分对应的点)。

本发明在一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的同比预测值的计算公式为：

其中，g′(k-1)表示去年第k-1个月lte网络容量衡量参数的实际值，g(k-1)表示今年第k-1个月的lte网络容量衡量参数的实际值，g′(j)表示去年第j个月的lte网络容量衡量参数的实际值。应当注意，虽然在公式(2)中以去年的j个月的lte网络容量衡量参数的实际值和今年的j-1个月的lte网络容量衡量参数的实际值为例，来具体阐述lte网络容量衡量参数的同比预测值的计算方法，但是lte网络容量衡量参数的同比预测值的计算方法中lte网络容量衡量参数的实际值不限于取去年和今年的同期值作对比，也不限于以一个月为单位。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的指标观测维度调整值φ的计算公式为：

其中，qm、tm分别表示为全网小区的单prb速率值的环比预测值和全网小区的rrc激活率的环比预测值，s代表全网小区数，qs和ts分别表示为单个小区的单prb速率值和单个小区的rrc激活率的值。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值之和等于1。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个初始权重值(当前时间段第1次循环的lte网络容量衡量参数的n个权重值)由用户预先设定。

在本发明的一些实施例中，s112具体包括：

s1121，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值，生成当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值当前时间段的lte网络容量衡量参数的指标观测维度调整值φ、当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值ε(第i次循环中s1121中εi为第i-1次循环中s1124中更新后的εi-1)。

在本发明的一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值与至少一个lte网络容量衡量参数的预测值相关，部分当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值与当前时间段的lte网络容量衡量参数的指标观测维度调整值和/或当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值相关。作一个示例，第i次循环中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值至少包括两个下列的值：和

s1122，利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值。

在本发明的一些实施例中，s1122具体包括：

利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个被信任因子。

在本发明的一些实施例中，在第i次循环中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的8个第一预估值依次为和其中第i次循环中当前时间段的lte网络容量衡量参数的第k个第一预估值表示为其中，利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的8个第一预估值，计算分别与当前时间段的lte网络容量衡量参数的8个第一预估值对应的当前时间段的lte网络容量衡量参数的8个被信任因子，其中当前时间段的lte网络容量衡量参数的第k个被信任因子pj，i(k)满足公式：

根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个被信任因子，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值。

在本发明的一些实施例中，第i次循环中，利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个被信任因子pj，i(1)、……、pj，i(n)计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值λj，i(1)、……、λj，i(n)的公式为：

其中，λj，i（k)表示第i次循环中当前时间段的lte网络容量衡量参数的第k个权重值。

s1123，依据更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值。

在本发明的一些实施例中，第i次循环中当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值fj，i满足公式：

s1124，基于当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

在本发明的一些实施例中，第i次循环中s1124更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值ε满足公式：

εi＝fj，i-gj(7)

s113，直到更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，将更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值作为当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值。

在本发明的一些实施例中，在第i次循环中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值满足|ε|≤εth时，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优预估误差值中第k个最优预估误差值λj(k)满足公式：

λj(k)＝λj，i(k)(8)

s114，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值和下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

在本发明的一些实施例中，下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值满足公式：

其中，为下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

s120，基于下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，预估下一时间段的lte网络容量。

在本发明的一些实施例中，利用不少于两个lte网络容量衡量参数预估lte网络容量。作一个示例，对一小区的载频进行扩容时，计算该小区的小区有效rrc用户数，小区下行prb利用率和小区下行流量。当该小区的小区有效rrc用户数、小区下行prb利用率和小区下行流量同时不小于门限值时，预估lte网络容量。

根据上述实施例，通过计算设备能够实现对lte网络容量的智能、快速的预估；利用多个lte网络容量衡量参数的第一预估值，能够从多方面、全面的对lte网络容量进行预估；通过计算lte网络容量衡量参数的第一预估值相对应的lte网络容量衡量参数的最优权重值，能够准确的对lte网络容量进行预估。

为了便于理解本发明实施例的lte网络容量的预估方法，本发明另一实施例提供了一种lte网络容量的预估方法。如图3所示，本实施例中的lte网络容量的预估方法300包括以下步骤：

s310，获取当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

s320，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值，生成当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值。

s330，利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值。

s340，依据更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值。

s350，基于当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

s360，判断更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值是否小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值。若更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值大于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，重复s310～s360；若更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，进入s370。

s370，根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值和下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

s380，基于下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，预估下一时间段的lte网络容量。

参见图4是本发明又一实施例中lte网络容量的预估装置结构示意图，lte网络容量的预估装置400与lte网络容量的预估方法100相对应，lte网络容量的预估装置400具体包括：

计算模块410，用于根据下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值，计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，其中n为不小于2的正整数。

预估模块420，用于基于下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值，预估下一时间段的lte网络容量。

在本发明一些实施例中，计算模块410，具体包括：

获取子模块，用于获取当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

第一更新子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值，m为不小于n的正整数。

判断子模块，用于直到更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值的绝对值小于或等于lte网络容量衡量参数的预设误差阈值，将更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值作为当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值。

预估子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个最优权重值和下一时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值计算下一时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值。

在本发明一些实施例中，第一更新子模块，包括：

生成子模块，用于根据当前时间段的lte网络容量衡量参数的m个相关预估值，生成当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值。

第二更新子模块，用于利用当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值。

计算子模块，用于依据更新后的当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个第一预估值，计算当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值。

第三更新子模块，用于基于当前时间段的lte网络容量衡量参数的第二预估值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值，更新当前时间段的lte网络容量衡量参数的预估误差值。

在本发明一些实施例中，lte网络容量衡量参数的m个相关预估值包括：lte网络容量衡量参数的预测值和lte网络容量衡量参数的预估误差值，其中m为不小于2的整数。

在本发明一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的预测值包括以下至少一个：当前时间段的lte网络容量衡量参数的环比预测值和当前时间段的lte网络容量衡量参数的同比预测值。

在本发明一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个权重值之和等于1。

在本发明一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的n个初始权重值由用户预先设定。

在本发明一些实施例中，当前时间段的lte网络容量衡量参数的初始预估误差值为当前时间段的lte网络容量衡量参数的最优预估值与当前时间段的lte网络容量衡量参数的实际值的差值。

在本发明一些实施例中，lte网络容量衡量参数包括以下至少一个：系统rrc连接数、小区有效rrc用户数、小区上行prb利用率、小区下行prb利用率、小区下行cce利用率、小区上行流量和小区下行流量。

图5是本发明再一实施例中lte网络容量的预估设备的示例性硬件架构的结构图。

如图5所示，lte网络容量的预估设备500包括输入设备501、输入接口502、中央处理器503、存储器504、输出接口505、以及输出设备506。其中，输入接口502、中央处理器503、存储器504、以及输出接口505通过总线510相互连接，输入设备501和输出设备506分别通过输入接口502和输出接口505与总线510连接，进而与lte网络容量的预估设备500的其他组件连接。

具体地，输入设备501接收来自外部的输入信息，并通过输入接口502将输入信息传送到中央处理器503；中央处理器503基于存储器504中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器504中，然后通过输出接口505将输出信息传送到输出设备506；输出设备506将输出信息输出到lte网络容量的预估设备500的外部供用户使用。

也就是说，图5所示的lte网络容量的预估设备也可以被实现为包括：存储有计算机可执行指令的存储器；以及处理器，该处理器在执行计算机可执行指令时可以实现结合图1至图4描述的lte网络容量的预估设备的方法和装置。

在一个实施例中，图5所示的lte网络容量的预估设备500可以被实现为一种设备，该设备可以包括：存储器，用于存储程序；处理器，用于运行所述存储器中存储的所述程序，以执行本发明实施例的lte网络容量的预估方法。

需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。