基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法

本发明公开了基于大数据分析的基站覆盖异常检测方法，属于通信技术领域中基站覆盖检测技术领域。针对现有基站覆盖异常检测准确性不足、无法适应动态环境变化的问题，该方法通过采集目标区域内所有基站连续1‑30天、间隔10‑60分钟的接收信号强度指示值等运行数据，经降维处理后计算由多维度指标线性加权得到的覆盖特征值，将其输入经历史数据训练且可动态更新的孤立森林模型，输出覆盖异常概率值，当覆盖异常概率值处于大于0.7且小于等于0.9的区间时，在电子地图上标记对应基站位置为覆盖异常区域。该方法可精准定位基站覆盖异常区域，适用于通信网络维护中基站覆盖状态的实时监测与异常识别，提升网络优化效率与服务质量。