通信质量关联分析：基于数据挖掘的KPI与KQI研究

"这篇毕业设计论文探讨了基于数据挖掘的KQI（关键服务质量指标）与KPI（关键绩效指标）之间的关联性。作者熊梓豪在电子与通信工程系的指导下，通过统计和机器学习算法，构建了一个综合模型来监控和评估通信系统的运行质量和服务状态。论文的主要内容包括单维异常检测、关联规则挖掘、多维异常检测和时间序列预测，最终整合成一个实时监控和评价KPI、KQI的综合模型。" 在通信行业中，KPI和KQI是衡量系统性能和服务质量的重要指标。KPI通常关注业务层面的关键表现，如网络吞吐量、延迟等，而KQI则更多地反映了用户实际体验的质量。这篇论文旨在通过数据挖掘技术找出两者之间的关系，以帮助运营商更精确地优化服务。 1) **单维异常检测**：论文首先利用统计方法，如指数、Gamma和对数正态分布，拟合KPI和KQI的数据分布。通过对直方图的包络拟合，使用卡方检验和偏度峰度检测来评估拟合效果，进而确定异常阈值。对于不同类型的异常数据，论文提出了定制化的检测策略。 2) **关联规则挖掘**：应用Apriori算法，论文深入挖掘KPI和KQI指标间的关联规则，揭示了导致特定服务状态的原因。这有助于识别哪些KPI变化可能导致KQI的下降，从而提供优化方向。 3) **多维异常检测**：通过主成分分析和K-Means聚类等机器学习技术，论文对多指标特征进行降维处理，结合单维异常检测模型，实现了多指标阈值的判定，提高了异常检测的全面性和准确性。 4) **时间序列预测**：利用LSTM（长短期记忆网络）算法，论文预测KPI的时间序列变化，比如上行吞吐量，以评估模型的预测性能，并对比预测结果与实际数据，进一步优化预测模型。 5) **综合模型构建**：所有上述模型被整合成一个实时监控系统，能够关联评价KPI和KQI，为运营商提供实时的决策支持。 这篇论文展示了如何利用数据挖掘技术在通信领域建立KPI和KQI之间的联系，从而提升服务质量，优化网络性能。通过这些方法，运营商可以更好地理解系统行为，预测潜在问题，并采取预防措施，以提高用户满意度。