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摘 要：5G的迅速發展使得構建高質量的網絡并確保用戶的業務體驗成為運營商面臨的重要挑戰。傳統的依靠人工和專家經驗的網絡運維方式已經無法滿足新型網絡運營的需求。建立了關鍵指標體系，利用時序分析算法，通過聚類分析多源數據，結合診斷庫，實現對關鍵性能指標的質差預警以及異常原因的精確定位，顯著提高指標優化的效率，并有效改善用戶感知和網絡整體的質量。
關鍵詞：5G；時序算法；根因分析
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.04.010
概述
5G核心網網絡架構的變化導致的網絡設備的虛擬化以及虛擬網絡架構的復雜化，使得業務質差根因定位更加困難。現有的網絡業務質量管理方法大多依賴于傳統的人工操作和專家經驗，自動化程度差且問題定位的準確性低。此外，一些方法只是簡單地使用性能數據進行指標的劣化判斷，難以準確地找出問題的根源。因此，研究一種能夠精確、高效地定位業務質量差的原因的方法成為了迫切的需求。
本文提出一種對質差根因進行分析定位的方法，首先，基于5G業務特性建立關鍵指標體系，并運用時序分析算法，對業務關鍵指標進行預測分析。其次，使用預測閾值與絕對閾值，對指標異常情況及時進行預警，并結合診斷庫進行根因分析判斷。最后通過實際應用案例對該方法進行了驗證。
