本公开涉及无线通信，具体而言，涉及一种基站邻区添加方法、基站邻区添加装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术：
1、基站邻区添加是日常维护优化工作中一项工作量大，操作相对复杂的常规化工作。针对新建基站，现有技术主要通过继承同站不同频段的邻区和根据地理特征估算站距添加邻区。针对现网基站，现有技术则通过人工方式添加邻区。
2、然而，现有技术针对新建基站的邻区添加方法依赖现有的邻区数据发起分析，无法保证数据的准确性和及时性，且需要优化人员主动对邻区问题进行分析，无法自动提前输出准确的解决方案，给网络优化和维护造成被动的局面。针对现网基站的邻区添加方法依赖测试人员识别邻区，需要较大的人力成本投入，同时人为判断的结果存在主观性，结果的前瞻性和准确性较差。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种基站邻区添加方法、基站邻区添加装置、电子设备以及计算机可读存储介质，从而在一定程度上解决了相关技术存在的依赖人工程度高，工作效率低下；通过人工添加的邻区精准度无法保证，需要经常检查分析，消耗有限的人力资源，同时无法及时有效保障网络的质量，不利于用户应用体验等问题。
2、根据本公开的第一方面，提供一种基站邻区添加方法，包括：测算主服务小区与各周边小区的平均站距；获取各所述周边小区的目标指标数据，选取所述目标指标数据满足预设要求的所述周边小区作为备选邻区；基于聚类算法依据所述平均站距及所述目标指标数据识别出所述备选邻区对应的目标邻域，得到各所述目标邻域对应的备选邻区列表；基于预先训练好的决策树模型得到各所述备选邻区与所述主服务小区的各所述目标指标数据的关联性得分，并依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站。
3、在本公开的一种示例性实施例中，所述预设要求为所述周边小区的所述目标指标数据与所述主服务小区的目标指标数据的相差大于预设阈值。在本公开的一种示例性实施例中，所述决策树模型的训练方法，包括：获取各所述目标邻域的所述目标指标数据的样本数据，并对所述样本数据进行聚类训练，得到各所述目标邻域对应的用于所述决策树模型的训练样本；基于所述训练样本训练得到所述决策树模型。
4、在本公开的一种示例性实施例中，所述决策树模型的决策规则包括：为各所述目标邻域设置对应的权重值；为各所述目标指标数据设置对应的权重值，并依据各所述目标指标数据的动态变化设置对应的计分规则；依据各所述备选邻区所属的各所述目标邻域的权重值、各所述目标指标数据的权重值及所述计分规则决策得到各所述备选邻区与所述主服务小区的各所述目标指标数据的关联性得分。
5、在本公开的一种示例性实施例中，当所述基站为新建基站时，所述依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站，包括：依据所述基站的基站类型确定添加邻区的目标数目；将所述目标邻域按优先级顺序进行排列，当前预设数目个所述目标邻域中的所述备选邻区的数目之和不大于所述目标数目时，将所述预设数目个所述目标邻域中的全部所述备选邻区都添加值所述基站；将剩余的所述目标领域中的所述备选邻区按所述关联性得分降序排列，依据剩余的所述目标领域的优先级顺序及各所述目标邻域中各所述备选邻区的所述关联性得分向所述基站中添加邻区，直至添加的邻区数目达到所述目标数目。
6、在本公开的一种示例性实施例中，当所述基站为现网基站时，所述依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站，包括：将所述目标邻域按优先级顺序进行降序排列，将所述目标领域中的所述备选邻区按所述关联性得分降序排列；依据所述目标领域的优先级顺序及各所述目标邻域中各所述备选邻区的所述关联性得分向所述基站中添加邻区。
7、根据本公开的第二方面，提供一种基站邻区添加装置，其特征在于，包括：测算模块，用于测算主服务小区与各周边小区的平均站距；备选邻区选取模块，用于获取各所述周边小区的目标指标数据，选取所述目标指标数据满足预设要求的所述周边小区作为备选邻区；聚类识别模块，用于基于聚类算法依据所述平均站距及所述目标指标数据识别出所述备选邻区对应的目标邻域，得到各所述目标邻域对应的备选邻区列表；邻区添加模块，用于基于预先训练好的决策树模型得到各所述备选邻区与所述主服务小区的各所述目标指标数据的关联性得分，并依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站。
8、在本公开的一种示例性实施例中，所述基站邻区添加装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：获取各所述目标邻域的所述目标指标数据的样本数据，并对所述样本数据进行聚类训练，得到各所述目标邻域对应的用于所述决策树模型的训练样本；基于所述训练样本训练得到所述决策树模型。
9、在本公开的一种示例性实施例中，所述决策树模型的决策规则包括：为各所述目标邻域设置对应的权重值；为各所述目标指标数据设置对应的权重值，并依据各所述目标指标数据的动态变化设置对应的计分规则；依据各所述备选邻区所属的各所述目标邻域的权重值、各所述目标指标数据的权重值及所述计分规则决策得到各所述备选邻区与所述主服务小区的各所述目标指标数据的关联性得分。
10、在本公开的一种示例性实施例中，当所述基站为新建基站时，所述邻区添加模块具体用于：依据所述基站的基站类型确定添加邻区的目标数目；将所述目标邻域按优先级顺序进行排列，当前预设数目个所述目标邻域中的所述备选邻区的数目之和不大于所述目标数目时，将所述预设数目个所述目标邻域中的全部所述备选邻区都添加值所述基站；将剩余的所述目标领域中的所述备选邻区按所述关联性得分降序排列，依据剩余的所述目标领域的优先级顺序及各所述目标邻域中各所述备选邻区的所述关联性得分向所述基站中添加邻区，直至添加的邻区数目达到所述目标数目。
11、在本公开的一种示例性实施例中，当所述基站为现网基站时，所述邻区添加模块具体用于：将所述目标邻域按优先级顺序进行降序排列，将所述目标领域中的所述备选邻区按所述关联性得分降序排列；依据所述目标领域的优先级顺序及各所述目标邻域中各所述备选邻区的所述关联性得分向所述基站中添加邻区。
12、根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的方法。
13、根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的方法。
14、本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：
15、在本公开示例实施方式所提供的基站邻区添加方法中，测算主服务小区与各周边小区的平均站距；获取各周边小区的目标指标数据，选取目标指标数据满足预设要求的周边小区作为备选邻区；基于聚类算法依据平均站距及目标指标数据识别出备选邻区对应的目标邻域，得到各目标邻域对应的备选邻区列表；基于预先训练好的决策树模型得到各备选邻区与主服务小区的各目标指标数据的关联性得分，并依据预设添加规则按目标邻域的优先级顺序及关联性得分将备选邻区加入基站。本公开通过聚类算法及决策树模型对目标邻域中各备选邻区的目标指标数据进行评分优先级从高到低排序输出备选邻区列表。并根据输出的关联性得分自动添加邻区，保证了网络运行在最佳状态，减少了由于人力资源重复投入造成的浪费，达到了提效降本的效果。此外，本公开避免了人工因素造成的偏差，提高了精准度。
16、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
1.一种基站邻区添加方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基站邻区添加方法，其特征在于，所述预设要求为所述周边小区的所述目标指标数据与所述主服务小区的目标指标数据的相差大于预设阈值。
3.根据权利要求1所述的基站邻区添加方法，其特征在于，所述决策树模型的训练方法，包括：
4.根据权利要求1所述的基站邻区添加方法，其特征在于，所述决策树模型的决策规则包括：
5.根据权利要求1所述的基站邻区添加方法，当所述基站为新建基站时，所述依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站，包括：
6.根据权利要求1所述的基站邻区添加方法，当所述基站为现网基站时，所述依据预设添加规则按所述目标邻域的优先级顺序及所述关联性得分将所述备选邻区加入基站，包括：
7.一种基站邻区添加装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基站邻区添加装置，其特征在于，所述基站邻区添加装置还包括模型训练模块，所述模型训练模块用于：
9.根据权利要求7所述的基站邻区添加装置，其特征在于，所述决策树模型的决策规则包括：
10.根据权利要求7所述的基站邻区添加装置，其特征在于，当所述基站为新建基站时，所述邻区添加模块具体用于：
11.根据权利要求7所述的基站邻区添加装置，其特征在于，当所述基站为现网基站时，所述邻区添加模块具体用于：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
