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【摘 要】数据挖掘一般指从大量的数据中自动搜索隐藏其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘技术的最终目的还是为了应用。TD网络优化是对目前的移动网络进行资源优化，改善目前网络质量，使得网络资源得到有效利用，因此它是一个任务量重，过程复杂的庞大的系统工程。
【关键词】TD网络 数据挖掘 资源优化
一、数据挖掘在TD网络优化的分析
网络优化是指对于正式投入运行的网络进行参数采集，数据分析，找出影响网络运行质量的原因，并通过参数调整和采取某些技术手段，使网络达到最佳的运行状态，而且对于今后的网络维护和建设提出合理的建议。目前现有的优化方式消耗大量的人力、物力、财力，而且还不是很好的满足TD网络动态变化需求。
目前在移动TD网络优化中部分优化工具已经在取代人的工作，但是还没有形成一个完整的体系。截止目前，移动TD网络的优化还是使用网络优化工作人员进行数据分析统计，然后进行TD网络调整，没有实现自动化，智能化。人工比对的数据一般是单一的网络数据，不是分析所有与网络有关的数据来获得优化方案，这样所获得的优化方案有一定的不足。因此充分利用现在的科学技术来取代人工优化体系显的十分迫切。
二、数据挖掘技术的方法
一个移动通话过程中将产生大量的测量数据（通话过程中手机每半秒向系统报告一次目前的无线测量结果），系统将完全记录该部分信息数据。这些数据的量是巨大的，根据数据统计标准，网络管理系统将筛选部分数据生成大量的报表，来检测TD网络质量。但是在运营商的日常管理中，我们不可能对所有的数据进行观察和分析，只能对其中的一小部分报表进行分析和追踪，所以数据挖掘技术在TD网络优化中的主要作用表现在统计分析、管理分析和预测分析上。
（一）统计分析。我们得到的统计报告是对原始数据处理的概括，这些统计数据是人们根据多年的经验得出的结论，但在巨大的原始数据库中，有很多有用的信息被忽视，所以数据挖掘在TD网络优化中的第一个作用就是统计分析，寻找出原来因为处理能力不足而被忽略的有用信息来进行科学判断。
（二）关联分析。为找出移动通信中的故障和缺陷和导致上述问题的原因。所以在TD网络优化中，很多网络优化人员根据经验，对于移动通信产生故障的原因都有基本的判断，对于数据的分析可以得出结论，但是有些因素人工无法判断出来。通过关联分析，可以为TD网络优化人员迅速的提供相关数据，使TD网络得到快速优化，也可以避免经验主义导致得出结论不全面的问题。因为仅靠个人单一的经验分析，很多时候不能准确的得出结论，寻找到影响网络运行质量的关键因素，从而造成这样的优化方式成本很高但效率偏低。只有准确的发现问题，找出影响TD网络运行质量的原因，才能更好的解决问题。
（三）预测分析。通过对一段时间的数据的观察和分析，可以预测出以后一段时间内数据可能出现的变化，提前对系统进行处理，避免在出现问题的时候措手不及。在TD网络中，可以预估出这一地区流量，及时进行网络调整，提升运行质量，满足用户需求。预测分析为TD网络优化的提前准备有很大的作用。
三、数据挖掘技术在TD网络优化中的应用
数据挖掘技术在TD网络优化系统中的应用主要有站点选择分析、话务预测、覆盖分析、干扰分析、切换分析、掉话分析等几个方面：
（一）数据挖掘技术在站点选择中的作用。移动通信无线网络设计的流程一般是根据不同的技术链路预算，计算每个站点在不同区域的覆盖半径，据此得出该区域的站点数量。然后工程师根据经验选择站点位置，把方案在无线规划工具上进行模拟，如果符合设计目标要求，这个方案就被通过，成为本次工程建设的设计方案。
站点多少和位置的决定很多时候人为影响因素很大。站点的多少和位置选择很大程度上是由现场的技术工作人员的能力决定。目前的设计环节，缺少一个高效提升设计方案性能的工具。如果数据挖掘技术足够智能化，可以十分合理的布置我们的站点，给出最好的设计方案，我们就可以节约巨大的成本。
（二）数据挖掘技术在覆盖分析中的作用。一个通信网络性能评价的判断条件是信号覆盖是否满足接入通话的要求。对于网络覆盖的分析，可以用数据挖掘中的相关性分析算法来分析TD网络的覆盖情况，可以指导网络优化工作人员进行分析。
通过分析常德路测结果的数据，我们发现，邻区添加有误是最主要的影响覆盖率的因素。数据挖掘技术中的关联分析算法来分析网络的覆盖情况，通过分析大量的测试数据，我们可以得出常德地区的TD网络的覆盖率。
（三）数据挖掘技术在干扰分析中的作用。TD网络通信系统会受到外界的干扰，一旦干扰过于强烈，就会造成通信质量较差，严重甚至发生掉话。一般我们在分析干擾中，运用数据挖掘算法中相关性收索算法，通过分析各个参数的相关性，基本可以得出结论。如果采用本算法，还可以给出合理的解决方案，如果得出的数据与原参数差距较大，预示网络干扰问题的出现，可以提前调整网络的设置，避免问题的发生。
（四）数据挖掘技术在掉话分析中的作用。掉话率是反映网络性能的重要数据。衡量标准是测试的里程数和掉话次数比值。信号覆盖的强弱，外界的干扰，系统参数的设置等都会导致掉话现象的产生。数据挖掘技术在这里的应用是使用相关性分析，可以准确的找出掉话产生的原因，从而优化TD网络。
（五）数据挖掘技术在切换分析中的作用。切换是移动通信网络的一项重要技术标准。客户可以在不同的地点移动通话就是因为此项技术。而其根源在于用户可以在不同的站点之间进行切换。切换参数，邻区列表，信号覆盖重叠区域等设置的不合理都会导致用户不移动通话。通过数据挖掘技术中的统计算法，可以找到最合理的参数值，对于以后的设置有重大作用。
四、结语
TD网络的优化是移动通信发展的重要内容，随着人们对于网络质量需要越来越高，现有的网络需要及时的优化，但是这是一个艰巨的任务。采用现有的方法，成本太高也满足不了日益发展的TD网络。而数据挖掘技术在TD网络的优化中得到越来广泛的应用，因为它可以使工作人员更方便，更快捷的找到网络通信故障，确定网络通信故障的原因，并给出解决问题的方案，提升通信网络运营质量，也加强了企业的竞争力。所以，TD网络优化未来发展趋势是统一的智能网络优化系统，而这个需要我们不断的努力。
参考文献：
[1] 方洪鹰.数据挖掘中数据预处理的方法研究[D].西南大学；2009
[3] 沈亮.数据挖掘在移动通信网络优化中的应用.上海交通大学；2009
[3] 史望聪；耿健；；数据挖掘中的一种预处理方法 [J]；科技资讯；2009（17）
【关键词】TD网络 数据挖掘 资源优化
一、数据挖掘在TD网络优化的分析
网络优化是指对于正式投入运行的网络进行参数采集，数据分析，找出影响网络运行质量的原因，并通过参数调整和采取某些技术手段，使网络达到最佳的运行状态，而且对于今后的网络维护和建设提出合理的建议。目前现有的优化方式消耗大量的人力、物力、财力，而且还不是很好的满足TD网络动态变化需求。
目前在移动TD网络优化中部分优化工具已经在取代人的工作，但是还没有形成一个完整的体系。截止目前，移动TD网络的优化还是使用网络优化工作人员进行数据分析统计，然后进行TD网络调整，没有实现自动化，智能化。人工比对的数据一般是单一的网络数据，不是分析所有与网络有关的数据来获得优化方案，这样所获得的优化方案有一定的不足。因此充分利用现在的科学技术来取代人工优化体系显的十分迫切。
二、数据挖掘技术的方法
一个移动通话过程中将产生大量的测量数据（通话过程中手机每半秒向系统报告一次目前的无线测量结果），系统将完全记录该部分信息数据。这些数据的量是巨大的，根据数据统计标准，网络管理系统将筛选部分数据生成大量的报表，来检测TD网络质量。但是在运营商的日常管理中，我们不可能对所有的数据进行观察和分析，只能对其中的一小部分报表进行分析和追踪，所以数据挖掘技术在TD网络优化中的主要作用表现在统计分析、管理分析和预测分析上。
（一）统计分析。我们得到的统计报告是对原始数据处理的概括，这些统计数据是人们根据多年的经验得出的结论，但在巨大的原始数据库中，有很多有用的信息被忽视，所以数据挖掘在TD网络优化中的第一个作用就是统计分析，寻找出原来因为处理能力不足而被忽略的有用信息来进行科学判断。
（二）关联分析。为找出移动通信中的故障和缺陷和导致上述问题的原因。所以在TD网络优化中，很多网络优化人员根据经验，对于移动通信产生故障的原因都有基本的判断，对于数据的分析可以得出结论，但是有些因素人工无法判断出来。通过关联分析，可以为TD网络优化人员迅速的提供相关数据，使TD网络得到快速优化，也可以避免经验主义导致得出结论不全面的问题。因为仅靠个人单一的经验分析，很多时候不能准确的得出结论，寻找到影响网络运行质量的关键因素，从而造成这样的优化方式成本很高但效率偏低。只有准确的发现问题，找出影响TD网络运行质量的原因，才能更好的解决问题。
（三）预测分析。通过对一段时间的数据的观察和分析，可以预测出以后一段时间内数据可能出现的变化，提前对系统进行处理，避免在出现问题的时候措手不及。在TD网络中，可以预估出这一地区流量，及时进行网络调整，提升运行质量，满足用户需求。预测分析为TD网络优化的提前准备有很大的作用。
三、数据挖掘技术在TD网络优化中的应用
数据挖掘技术在TD网络优化系统中的应用主要有站点选择分析、话务预测、覆盖分析、干扰分析、切换分析、掉话分析等几个方面：
（一）数据挖掘技术在站点选择中的作用。移动通信无线网络设计的流程一般是根据不同的技术链路预算，计算每个站点在不同区域的覆盖半径，据此得出该区域的站点数量。然后工程师根据经验选择站点位置，把方案在无线规划工具上进行模拟，如果符合设计目标要求，这个方案就被通过，成为本次工程建设的设计方案。
站点多少和位置的决定很多时候人为影响因素很大。站点的多少和位置选择很大程度上是由现场的技术工作人员的能力决定。目前的设计环节，缺少一个高效提升设计方案性能的工具。如果数据挖掘技术足够智能化，可以十分合理的布置我们的站点，给出最好的设计方案，我们就可以节约巨大的成本。
（二）数据挖掘技术在覆盖分析中的作用。一个通信网络性能评价的判断条件是信号覆盖是否满足接入通话的要求。对于网络覆盖的分析，可以用数据挖掘中的相关性分析算法来分析TD网络的覆盖情况，可以指导网络优化工作人员进行分析。
通过分析常德路测结果的数据，我们发现，邻区添加有误是最主要的影响覆盖率的因素。数据挖掘技术中的关联分析算法来分析网络的覆盖情况，通过分析大量的测试数据，我们可以得出常德地区的TD网络的覆盖率。
（三）数据挖掘技术在干扰分析中的作用。TD网络通信系统会受到外界的干扰，一旦干扰过于强烈，就会造成通信质量较差，严重甚至发生掉话。一般我们在分析干擾中，运用数据挖掘算法中相关性收索算法，通过分析各个参数的相关性，基本可以得出结论。如果采用本算法，还可以给出合理的解决方案，如果得出的数据与原参数差距较大，预示网络干扰问题的出现，可以提前调整网络的设置，避免问题的发生。
（四）数据挖掘技术在掉话分析中的作用。掉话率是反映网络性能的重要数据。衡量标准是测试的里程数和掉话次数比值。信号覆盖的强弱，外界的干扰，系统参数的设置等都会导致掉话现象的产生。数据挖掘技术在这里的应用是使用相关性分析，可以准确的找出掉话产生的原因，从而优化TD网络。
（五）数据挖掘技术在切换分析中的作用。切换是移动通信网络的一项重要技术标准。客户可以在不同的地点移动通话就是因为此项技术。而其根源在于用户可以在不同的站点之间进行切换。切换参数，邻区列表，信号覆盖重叠区域等设置的不合理都会导致用户不移动通话。通过数据挖掘技术中的统计算法，可以找到最合理的参数值，对于以后的设置有重大作用。
四、结语
TD网络的优化是移动通信发展的重要内容，随着人们对于网络质量需要越来越高，现有的网络需要及时的优化，但是这是一个艰巨的任务。采用现有的方法，成本太高也满足不了日益发展的TD网络。而数据挖掘技术在TD网络的优化中得到越来广泛的应用，因为它可以使工作人员更方便，更快捷的找到网络通信故障，确定网络通信故障的原因，并给出解决问题的方案，提升通信网络运营质量，也加强了企业的竞争力。所以，TD网络优化未来发展趋势是统一的智能网络优化系统，而这个需要我们不断的努力。
参考文献：
[1] 方洪鹰.数据挖掘中数据预处理的方法研究[D].西南大学；2009
[3] 沈亮.数据挖掘在移动通信网络优化中的应用.上海交通大学；2009
[3] 史望聪；耿健；；数据挖掘中的一种预处理方法 [J]；科技资讯；2009（17）