一种基于改进DBSCAN算法的基站位置智能预测方法及装置

本申请涉及移动通信网络优化技术领域，尤其涉及一种基于改进DBSCAN算法的基站位置智能预测方法及装置，对收集到的原始数据和存量基站数据进行栅格化处理，得到有效Enodeb列表，且根据运营商和网络制式进行分类，得到多个有效Enodeb子列表；用二分查找算法定位每个Enodeb的栅格数据索引，且提取同一Enodeb下所有栅格的经纬度坐标，构建聚类数据列表；对每个Enodeb中的栅格数据进行聚类分析，生成预测基站位置数据表；其中在聚类分析时，基于每个Enodeb下的小区标识数量动态调整聚类参数；量化预测基站与实际基站的匹配度，筛选出改进DBSCAN算法的最优参数，以基于该最优参数预测基站位置。从而适配不同基站密度场景，并且提升基站位置预测精度和效率。