基于模糊數(shù)學(xué)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估體系構(gòu)建與應(yīng)用研究

基于模糊數(shù)學(xué)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估體系構(gòu)建與應(yīng)用研究一、引言1.1研究背景與意義隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，GSM（GlobalSystemforMobileCommunications）數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在人們的日常生活和工作中扮演著愈發(fā)重要的角色。從最初簡單的短信和低速數(shù)據(jù)傳輸，到如今支持高清視頻、在線游戲、移動(dòng)辦公等多種復(fù)雜應(yīng)用，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的應(yīng)用范圍不斷拓展，用戶數(shù)量持續(xù)增長。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至[具體年份]，全球GSM用戶數(shù)量已超過數(shù)十億，其數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。在市場規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時(shí)，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的市場競爭也日益激烈。各大通信運(yùn)營商為了吸引用戶，紛紛推出各種優(yōu)惠套餐和服務(wù)，使得市場競爭愈發(fā)激烈。在這種背景下，如何提升GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量，成為了通信運(yùn)營商關(guān)注的焦點(diǎn)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)不僅能夠提升用戶的滿意度和忠誠度，還能為運(yùn)營商帶來更多的業(yè)務(wù)收入和市場份額。質(zhì)量評估作為提升GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具有重要的意義。通過對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的評估，運(yùn)營商可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的問題，如信號弱、傳輸速度慢、丟包率高等，進(jìn)而采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，提升網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量。準(zhǔn)確的質(zhì)量評估還能為運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、資源分配和業(yè)務(wù)拓展提供有力的決策依據(jù)，幫助運(yùn)營商更好地滿足用戶需求，提升市場競爭力。然而，傳統(tǒng)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估方法存在一定的局限性。傳統(tǒng)方法往往側(cè)重于對單一指標(biāo)的分析，如信號強(qiáng)度、傳輸速率等，難以全面、準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量受到多種因素的影響，如網(wǎng)絡(luò)覆蓋、信號干擾、用戶行為等，這些因素之間相互關(guān)聯(lián)，使得數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性特征。傳統(tǒng)的評估方法在處理這些復(fù)雜關(guān)系時(shí)存在不足，無法準(zhǔn)確評估數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量。模糊數(shù)學(xué)作為一門新興的數(shù)學(xué)分支，為解決GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估問題提供了新的思路和方法。模糊數(shù)學(xué)能夠處理模糊性和不確定性問題，通過模糊集合、隸屬函數(shù)等概念，將定性和定量分析相結(jié)合，更準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的模糊特征。在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，模糊數(shù)學(xué)可以綜合考慮多種因素的影響，對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行全面、客觀的評價(jià)，為運(yùn)營商提供更有價(jià)值的決策依據(jù)。將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估，不僅能夠提升評估的準(zhǔn)確性和可靠性，還能為通信行業(yè)的發(fā)展提供新的技術(shù)支持和理論依據(jù)，具有重要的理論和實(shí)踐意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估方面，國內(nèi)外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行了大量的研究。早期的研究主要集中在對GSM網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）進(jìn)行監(jiān)測和分析，如信號強(qiáng)度、傳輸速率、誤碼率等。通過對這些指標(biāo)的監(jiān)測和分析，評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的應(yīng)用場景日益復(fù)雜，對質(zhì)量評估的要求也越來越高。傳統(tǒng)的基于單一指標(biāo)的評估方法逐漸暴露出其局限性，無法全面、準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量。為了解決傳統(tǒng)評估方法的局限性，近年來國內(nèi)外學(xué)者開始探索新的評估方法和技術(shù)。一些研究將機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)應(yīng)用于GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估，通過對大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，建立質(zhì)量評估模型，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的自動(dòng)評估和預(yù)測。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有研究人員運(yùn)用支持向量機(jī)（SVM）算法對GSM網(wǎng)絡(luò)的信號強(qiáng)度、傳輸速率等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而預(yù)測數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量狀況。還有學(xué)者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建質(zhì)量評估模型，以更準(zhǔn)確地評估數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量。模糊數(shù)學(xué)作為一種處理模糊性和不確定性問題的數(shù)學(xué)方法，在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中也得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。國外的一些研究將模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用于通信網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量評估，通過構(gòu)建模糊綜合評判模型，綜合考慮多種因素對服務(wù)質(zhì)量的影響，取得了較好的效果。在國內(nèi)，也有不少學(xué)者對模糊數(shù)學(xué)在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。有學(xué)者提出了基于模糊數(shù)學(xué)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估方法，通過建立模糊關(guān)系矩陣和權(quán)重向量，對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行綜合評價(jià)。還有研究將層次分析法（AHP）與模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合，確定各評估指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)一步提高了評估的準(zhǔn)確性。盡管模糊數(shù)學(xué)在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中已經(jīng)取得了一定的研究成果，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。如何合理地確定模糊隸屬函數(shù)和權(quán)重向量，以提高評估的準(zhǔn)確性和可靠性，仍然是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。在實(shí)際應(yīng)用中，如何將模糊數(shù)學(xué)評估方法與其他技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的全面、實(shí)時(shí)評估，也是未來研究的重點(diǎn)方向之一。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和可靠性。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛搜集國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)期刊論文、研究報(bào)告、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了全面梳理。深入分析了傳統(tǒng)評估方法的局限性，以及模糊數(shù)學(xué)在該領(lǐng)域的應(yīng)用情況。這不僅為研究提供了豐富的理論依據(jù)，還明確了研究的切入點(diǎn)和方向。案例分析法在本研究中起到了關(guān)鍵作用。以杭州移動(dòng)下沙分公司為例，詳細(xì)分析了其現(xiàn)行的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)評估方法和重要參數(shù)指標(biāo)，如PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率等。通過實(shí)際案例，深入了解了GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估的實(shí)際情況和存在的問題，為后續(xù)研究提供了實(shí)踐基礎(chǔ)。同時(shí)，將模糊數(shù)學(xué)方法應(yīng)用于該案例，對杭州移動(dòng)下沙分公司的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)用戶感知度進(jìn)行評估，驗(yàn)證了模糊數(shù)學(xué)方法的有效性和準(zhǔn)確性。數(shù)學(xué)建模是本研究的核心方法之一?；谀：龜?shù)學(xué)理論，構(gòu)建了GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估模型。通過層次分析法（AHP）確定各評估指標(biāo)的權(quán)重，建立模糊關(guān)系矩陣和隸屬函數(shù)，對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行綜合評價(jià)。利用(Y)模糊積分模型對評估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，使評估結(jié)果更加貼近用戶實(shí)際感知度。數(shù)學(xué)建模方法的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)了對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的定量分析，提高了評估的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。構(gòu)建了基于模糊數(shù)學(xué)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估體系。該體系綜合考慮了多種因素對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響，通過模糊綜合評判法和多級模糊綜合評判法，實(shí)現(xiàn)了對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的全面、客觀評價(jià)。與傳統(tǒng)的評估方法相比，該體系能夠更準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的模糊特征，為通信運(yùn)營商提供了更有價(jià)值的決策依據(jù)。本研究還對基于模糊理論的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。通過現(xiàn)場測試以及話務(wù)統(tǒng)計(jì)對比分析，將模糊數(shù)學(xué)評估方法與杭州移動(dòng)傳統(tǒng)的KPI指數(shù)評估法得出的結(jié)論進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)模糊數(shù)學(xué)評估方法得到的結(jié)論更貼近用戶實(shí)際感知度，更加精確、合理。這不僅驗(yàn)證了模糊數(shù)學(xué)評估方法的有效性，還為其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣提供了有力支持。二、GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估基礎(chǔ)2.1GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)概述GSM作為第二代數(shù)字移動(dòng)通信系統(tǒng)，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。其技術(shù)原理基于時(shí)分多址（TDMA）和頻分多址（FDMA）技術(shù)，通過將時(shí)間和頻率資源劃分為多個(gè)時(shí)隙和頻道，實(shí)現(xiàn)多個(gè)用戶同時(shí)通信。GSM網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)子系統(tǒng)組成，包括基站子系統(tǒng)（BSS）、網(wǎng)絡(luò)和交換子系統(tǒng)（NSS）、GPRS核心網(wǎng)（可選部分，用于基于報(bào)文的互聯(lián)網(wǎng)連接）等。各子系統(tǒng)相互協(xié)作，共同完成語音通話、短信、數(shù)據(jù)傳輸?shù)葮I(yè)務(wù)。在GSM網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，衍生出了多種數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)類型。其中，短消息服務(wù)（SMS）是最為常見的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)之一，用戶可以通過手機(jī)發(fā)送和接收簡短的文本信息，實(shí)現(xiàn)信息的快速傳遞。SMS具有成本低、方便快捷等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于個(gè)人通信、商業(yè)通知等領(lǐng)域。多媒體消息服務(wù)（MMS）則允許用戶發(fā)送和接收包含圖片、音頻、視頻等多媒體內(nèi)容的消息，豐富了信息的表達(dá)方式。MMS的出現(xiàn)，滿足了用戶對多媒體信息傳遞的需求，推動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。通用無線分組業(yè)務(wù)（GPRS）作為GSM向第三代移動(dòng)通信（3G）的過渡技術(shù)，是一種基于GSM的移動(dòng)分組數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。GPRS采用分組交換技術(shù)，將數(shù)據(jù)分成多個(gè)分組進(jìn)行傳輸，提高了數(shù)據(jù)傳輸效率和資源利用率。用戶可以通過GPRS實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)接入、電子郵件收發(fā)、移動(dòng)辦公等業(yè)務(wù)，為用戶提供了更加便捷的移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)。GPRS的傳輸速度相對較低，無法滿足高清視頻、在線游戲等對帶寬要求較高的業(yè)務(wù)需求。為了提升數(shù)據(jù)傳輸速度，增強(qiáng)型數(shù)據(jù)速率GSM演進(jìn)技術(shù)（EDGE）應(yīng)運(yùn)而生。EDGE在GPRS的基礎(chǔ)上，采用了更先進(jìn)的調(diào)制技術(shù)，將數(shù)據(jù)傳輸速率提高了數(shù)倍，能夠更好地支持高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。EDGE的出現(xiàn)，為用戶提供了更快的數(shù)據(jù)傳輸體驗(yàn)，進(jìn)一步推動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)也在不斷演進(jìn)。早期的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)主要以低速數(shù)據(jù)傳輸為主，如短信、簡單的網(wǎng)頁瀏覽等。隨著GPRS和EDGE技術(shù)的出現(xiàn)，數(shù)據(jù)傳輸速度得到了提升，能夠支持一些較為復(fù)雜的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，如移動(dòng)音樂、移動(dòng)視頻等。近年來，隨著4G、5G等新一代通信技術(shù)的發(fā)展，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)面臨著新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面，4G、5G技術(shù)的高速率、低延遲等優(yōu)勢，使得用戶對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量要求越來越高；另一方面，GSM網(wǎng)絡(luò)在一些地區(qū)仍然具有廣泛的覆蓋和大量的用戶，如何在現(xiàn)有GSM網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上提升數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量，成為了通信運(yùn)營商關(guān)注的焦點(diǎn)。目前，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在全球范圍內(nèi)仍然擁有龐大的用戶群體。尤其在一些發(fā)展中國家，GSM網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍廣泛，為用戶提供了基本的通信服務(wù)。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)，由于4G、5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋不完善，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)仍然是用戶獲取信息的重要途徑。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，用戶對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求不斷增長，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)也在不斷拓展應(yīng)用領(lǐng)域。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)被廣泛應(yīng)用于智能穿戴設(shè)備、智能家居、智能交通等領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備之間的互聯(lián)互通。2.2數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系2.2.1關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）是衡量業(yè)務(wù)質(zhì)量的重要依據(jù)。這些指標(biāo)從不同維度反映了GSM網(wǎng)絡(luò)的性能和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量狀況。PDCH（PacketDataChannel）占用率是一個(gè)重要的KPI。它表示在一定時(shí)間內(nèi)，PDCH信道被實(shí)際占用的時(shí)間比例。PDCH是GSM網(wǎng)絡(luò)中用于傳輸分組數(shù)據(jù)的信道，其占用率直接反映了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)對信道資源的利用程度。當(dāng)PDCH占用率較高時(shí)，說明網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)較為繁忙，信道資源得到了充分利用；反之，若PDCH占用率較低，則可能意味著網(wǎng)絡(luò)資源存在閑置，需要進(jìn)一步優(yōu)化資源配置。PDCH占用率還與網(wǎng)絡(luò)的擁塞情況密切相關(guān)。當(dāng)占用率過高時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾屎头€(wěn)定性。GPRS下行TBF（TemporaryBlockFlow）建立成功率也是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)。TBF是GPRS中用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)呐R時(shí)數(shù)據(jù)塊流，GPRS下行TBF建立成功率反映了在下行數(shù)據(jù)傳輸過程中，成功建立TBF的次數(shù)與嘗試建立TBF的總次數(shù)之比。該指標(biāo)直接影響用戶對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的使用體驗(yàn)。如果下行TBF建立成功率較低，用戶在下載數(shù)據(jù)、瀏覽網(wǎng)頁等操作時(shí)，可能會(huì)遇到連接失敗、數(shù)據(jù)傳輸中斷等問題，嚴(yán)重影響用戶的滿意度。這一指標(biāo)還能反映出網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性，對于評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量具有重要意義。數(shù)據(jù)傳輸速率是衡量GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的核心指標(biāo)之一，它直接影響用戶對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的體驗(yàn)。較高的數(shù)據(jù)傳輸速率能夠使用戶更快速地下載文件、瀏覽網(wǎng)頁、觀看視頻等，提高用戶的使用效率和滿意度。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)傳輸速率受到多種因素的影響，如網(wǎng)絡(luò)覆蓋、信號強(qiáng)度、干擾情況、用戶數(shù)量等。在網(wǎng)絡(luò)覆蓋較差的區(qū)域，信號強(qiáng)度較弱，數(shù)據(jù)傳輸速率可能會(huì)受到限制；當(dāng)用戶數(shù)量較多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)資源競爭激烈，也會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸速率下降。丟包率也是評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo)。丟包率指的是在數(shù)據(jù)傳輸過程中，丟失數(shù)據(jù)包的數(shù)量與總數(shù)據(jù)包數(shù)量的比例。丟包率過高會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸不完整，影響用戶的使用體驗(yàn)。在視頻播放過程中，如果丟包率較高，視頻可能會(huì)出現(xiàn)卡頓、花屏等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響觀看效果。丟包率還會(huì)增加數(shù)據(jù)重傳的次數(shù)，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?，增加網(wǎng)絡(luò)的負(fù)擔(dān)。2.2.2指標(biāo)間關(guān)聯(lián)分析各KPI之間并非孤立存在，而是相互關(guān)聯(lián)、相互影響的，共同對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生作用。PDCH占用率與數(shù)據(jù)傳輸速率之間存在著密切的關(guān)聯(lián)。當(dāng)PDCH占用率過高時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中的信道資源被大量占用，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸速率下降。這是因?yàn)樵谟邢薜男诺蕾Y源下，多個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，會(huì)產(chǎn)生競爭和沖突，從而影響數(shù)據(jù)的傳輸效率。當(dāng)PDCH占用率達(dá)到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)出現(xiàn)擁塞，數(shù)據(jù)傳輸速率會(huì)明顯降低，用戶體驗(yàn)也會(huì)受到嚴(yán)重影響。PDCH占用率還會(huì)影響丟包率。過高的占用率可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，數(shù)據(jù)包在傳輸過程中容易丟失，從而增加丟包率。GPRS下行TBF建立成功率與數(shù)據(jù)傳輸速率和丟包率也存在著緊密的聯(lián)系。如果下行TBF建立成功率較低，用戶在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，可能需要多次嘗試建立TBF，這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t增加，從而降低數(shù)據(jù)傳輸速率。建立TBF失敗還可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)包丟失，增加丟包率。當(dāng)用戶在下載文件時(shí)，如果TBF建立成功率低，可能會(huì)出現(xiàn)下載中斷、文件損壞等問題，影響用戶的使用體驗(yàn)。數(shù)據(jù)傳輸速率和丟包率之間也相互影響。一般來說，數(shù)據(jù)傳輸速率越高，丟包率就越低。這是因?yàn)樵诟咚賯鬏數(shù)那闆r下，數(shù)據(jù)包能夠更快地到達(dá)目的地，減少了在傳輸過程中丟失的可能性。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸速率過高時(shí)，也可能會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)帶寬不足、信號干擾等原因?qū)е聛G包率增加。當(dāng)用戶在觀看高清視頻時(shí)，為了保證視頻的流暢播放，需要較高的數(shù)據(jù)傳輸速率。如果網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不佳，無法滿足高速傳輸?shù)囊?，就可能?huì)出現(xiàn)丟包現(xiàn)象，導(dǎo)致視頻卡頓。2.3現(xiàn)行評估方法及局限性在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估的實(shí)際操作中，現(xiàn)場測試是一種常用的方法。這種方法通過在不同的區(qū)域和場景下，使用專業(yè)的測試設(shè)備對GSM網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)地測試。在測試過程中，工作人員會(huì)模擬用戶的實(shí)際使用行為，如下載文件、瀏覽網(wǎng)頁、觀看視頻等，然后記錄下相關(guān)的測試數(shù)據(jù)，包括信號強(qiáng)度、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等。通過對這些測試數(shù)據(jù)的分析，評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)在該區(qū)域的質(zhì)量狀況。在進(jìn)行現(xiàn)場測試時(shí)，需要考慮多種因素。測試區(qū)域的選擇要具有代表性，能夠反映出不同的地理環(huán)境和用戶需求。在城市中心、郊區(qū)、農(nóng)村等不同區(qū)域進(jìn)行測試，以了解GSM網(wǎng)絡(luò)在不同場景下的性能表現(xiàn)。測試時(shí)間也很關(guān)鍵，要選擇不同的時(shí)間段進(jìn)行測試，包括工作日、周末、白天、晚上等，以評估網(wǎng)絡(luò)在不同時(shí)間的負(fù)載情況和性能變化?，F(xiàn)場測試也存在一定的主觀性。不同的測試人員在操作測試設(shè)備和記錄數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)存在一定的差異。對信號強(qiáng)度的判斷，不同的測試人員可能會(huì)因?yàn)橛^察角度、測試設(shè)備的精度等因素，得出不同的結(jié)果。測試設(shè)備本身也可能存在誤差，這些因素都會(huì)影響測試結(jié)果的準(zhǔn)確性。而且現(xiàn)場測試只能反映測試時(shí)刻和測試區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量狀況，無法全面反映整個(gè)GSM網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量。由于GSM網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍廣泛，不同區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)狀況可能存在較大差異，僅通過有限的現(xiàn)場測試難以全面評估網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。KPI考核也是現(xiàn)行的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估的重要方法。KPI考核通過對一系列關(guān)鍵性能指標(biāo)的監(jiān)測和分析，來評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量。這些指標(biāo)包括PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等。運(yùn)營商會(huì)根據(jù)這些指標(biāo)的設(shè)定值，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和評估。當(dāng)PDCH占用率超過一定閾值時(shí)，可能意味著網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁塞，需要采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。KPI考核也存在一些局限性。KPI考核指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置往往缺乏科學(xué)依據(jù)。在實(shí)際評估中，不同的KPI指標(biāo)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響程度是不同的，但目前的KPI考核方法在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，往往缺乏深入的分析和研究，大多是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或簡單的統(tǒng)計(jì)方法來確定，這使得評估結(jié)果可能無法準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的真實(shí)質(zhì)量。KPI考核主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)性能指標(biāo)，而忽視了用戶的實(shí)際感知。數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的最終評判標(biāo)準(zhǔn)是用戶的滿意度，而用戶的感知受到多種因素的影響，如界面友好度、業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)間等，這些因素難以通過KPI指標(biāo)來衡量。KPI考核只是一種事后評估方法，無法對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警。當(dāng)KPI指標(biāo)出現(xiàn)異常時(shí)，往往意味著網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)出現(xiàn)了問題，此時(shí)再采取優(yōu)化措施，可能會(huì)影響用戶的使用體驗(yàn)。三、模糊數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)與方法3.1模糊數(shù)學(xué)的基本概念3.1.1模糊集合與隸屬函數(shù)模糊集合是模糊數(shù)學(xué)的核心概念，它突破了傳統(tǒng)集合論中元素對集合“非此即彼”的明確歸屬關(guān)系，用于描述邊界不清晰、具有模糊性的概念。在傳統(tǒng)集合中，對于一個(gè)給定的集合A和論域U中的元素x，元素x要么屬于集合A（用1表示），要么不屬于集合A（用0表示），這種明確的歸屬關(guān)系可以用特征函數(shù)\chi_A(x)來表示，即：\chi_A(x)=\begin{cases}1,&x\inA\\0,&x\notinA\end{cases}而在模糊集合中，元素對集合的歸屬程度不是絕對的“是”或“否”，而是介于0和1之間的一個(gè)數(shù)值，這個(gè)數(shù)值能夠更細(xì)致地刻畫元素與集合之間的模糊關(guān)系。假設(shè)我們定義一個(gè)模糊集合“年輕人”，對于年齡為25歲的人，他屬于“年輕人”這個(gè)模糊集合的程度可能是0.8；對于年齡為35歲的人，這個(gè)程度可能是0.5。這種描述方式充分體現(xiàn)了模糊集合對模糊概念的有效表達(dá)。隸屬函數(shù)是用于刻畫模糊集合中元素隸屬程度的函數(shù)。對于論域U上的模糊集合\widetilde{A}，其隸屬函數(shù)\mu_{\widetilde{A}}(x)將論域U中的每個(gè)元素x映射到閉區(qū)間[0,1]上的一個(gè)值，該值表示元素x對模糊集合\widetilde{A}的隸屬程度。當(dāng)\mu_{\widetilde{A}}(x)的值越接近1時(shí)，說明元素x屬于模糊集合\widetilde{A}的程度越高；當(dāng)\mu_{\widetilde{A}}(x)的值越接近0時(shí)，則表示元素x屬于模糊集合\widetilde{A}的程度越低。在實(shí)際應(yīng)用中，確定隸屬函數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵而又復(fù)雜的問題，需要根據(jù)具體問題的性質(zhì)和特點(diǎn)來選擇合適的方法。常見的方法包括模糊統(tǒng)計(jì)方法、指派方法、專家經(jīng)驗(yàn)法等。模糊統(tǒng)計(jì)方法通過對大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來確定隸屬函數(shù)，具有一定的客觀性；指派方法則是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或先驗(yàn)知識直接給定隸屬函數(shù)的形式；專家經(jīng)驗(yàn)法是邀請領(lǐng)域?qū)＜腋鶕?jù)他們的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)來確定隸屬函數(shù)。不同的方法適用于不同的場景，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇和調(diào)整。例如，對于“高個(gè)子”這個(gè)模糊集合，我們可以采用以下方式確定其隸屬函數(shù)：假設(shè)論域U為所有人的身高集合，以厘米為單位。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，我們可以設(shè)定身高在180厘米及以上的人屬于“高個(gè)子”的隸屬度為1，身高在160厘米及以下的人屬于“高個(gè)子”的隸屬度為0。對于身高在160厘米到180厘米之間的人，其隸屬度可以通過線性插值的方式來確定，即：\mu_{\text{é????a?-?}}(x)=\begin{cases}0,&x\leq160\\\frac{x-160}{20},&160<x<180\\1,&x\geq180\end{cases}這樣，通過這個(gè)隸屬函數(shù)，我們就能夠定量地描述不同身高的人屬于“高個(gè)子”這個(gè)模糊集合的程度。當(dāng)論域U為有限集，即U=\{x_1,x_2,\cdots,x_n\}時(shí)，模糊集合\widetilde{A}有以下幾種常見的表示方法：Zadeh表示法：\widetilde{A}=\frac{\mu_{\widetilde{A}}(x_1)}{x_1}+\frac{\mu_{\widetilde{A}}(x_2)}{x_2}+\cdots+\frac{\mu_{\widetilde{A}}(x_n)}{x_n}這里的“+”并不表示普通的加法運(yùn)算，只是一種表示形式，分母是論域中的元素，分子是該元素對應(yīng)的隸屬度。例如，對于模糊集合“優(yōu)秀學(xué)生”，在一個(gè)包含學(xué)生x_1,x_2,x_3的論域中，他們屬于“優(yōu)秀學(xué)生”的隸屬度分別為0.8,0.6,0.9，則用Zadeh表示法可表示為：\widetilde{A}=\frac{0.8}{x_1}+\frac{0.6}{x_2}+\frac{0.9}{x_3}序偶表示法：\widetilde{A}=\{(x_1,\mu_{\widetilde{A}}(x_1)),(x_2,\mu_{\widetilde{A}}(x_2)),\cdots,(x_n,\mu_{\widetilde{A}}(x_n))\}序偶對的前者是論域中的元素，后者是該元素對應(yīng)的隸屬度。以上述“優(yōu)秀學(xué)生”為例，用序偶表示法為：\widetilde{A}=\{(x_1,0.8),(x_2,0.6),(x_3,0.9)\}向量表示法：在有限論域的場合，給論域中元素規(guī)定一個(gè)表達(dá)的順序，那么可以將上述序偶法簡寫為隸屬度的向量式，即\widetilde{A}=(\mu_{\widetilde{A}}(x_1),\mu_{\widetilde{A}}(x_2),\cdots,\mu_{\widetilde{A}}(x_n))。對于“優(yōu)秀學(xué)生”模糊集合，假設(shè)規(guī)定順序?yàn)閤_1,x_2,x_3，則向量表示法為：\widetilde{A}=(0.8,0.6,0.9)當(dāng)論域U為無限集時(shí)，模糊集合\widetilde{A}可以寫成：\widetilde{A}=\int_{x\inU}\frac{\mu_{\widetilde{A}}(x)}{x}這里的“\int”不是普通的積分符號，而是一種表示無限個(gè)元素及其隸屬度的形式。例如，對于論域U為實(shí)數(shù)集，模糊集合“接近5的數(shù)”，其隸屬函數(shù)可以定義為：\mu_{\text{??￥è??}5}(x)=e^{-(x-5)^2}則該模糊集合可以表示為：\widetilde{A}=\int_{x\inR}\frac{e^{-(x-5)^2}}{x}模糊集合的運(yùn)算與傳統(tǒng)集合的運(yùn)算有相似之處，但由于模糊集合的隸屬度取值在[0,1]之間，所以運(yùn)算規(guī)則有所不同。常見的運(yùn)算包括并、交、補(bǔ)運(yùn)算：并運(yùn)算：對于論域U上的兩個(gè)模糊集合\widetilde{A}和\widetilde{B}，它們的并集\widetilde{A}\cup\widetilde{B}的隸屬函數(shù)定義為：\mu_{\widetilde{A}\cup\widetilde{B}}(x)=\max\{\mu_{\widetilde{A}}(x),\mu_{\widetilde{B}}(x)\}即取兩個(gè)隸屬度中的較大值。例如，對于模糊集合\widetilde{A}表示“身材較高的人”，\widetilde{B}表示“身體較壯的人”，對于某個(gè)人x，\mu_{\widetilde{A}}(x)=0.7，\mu_{\widetilde{B}}(x)=0.5，則\mu_{\widetilde{A}\cup\widetilde{B}}(x)=\max\{0.7,0.5\}=0.7，表示這個(gè)人屬于“身材較高或身體較壯的人”的程度為0.7。交運(yùn)算：\widetilde{A}和\widetilde{B}的交集\widetilde{A}\cap\widetilde{B}的隸屬函數(shù)定義為：\mu_{\widetilde{A}\cap\widetilde{B}}(x)=\min\{\mu_{\widetilde{A}}(x),\mu_{\widetilde{B}}(x)\}即取兩個(gè)隸屬度中的較小值。對于上述例子，\mu_{\widetilde{A}\cap\widetilde{B}}(x)=\min\{0.7,0.5\}=0.5，表示這個(gè)人屬于“身材既高又壯的人”的程度為0.5。補(bǔ)運(yùn)算：模糊集合\widetilde{A}的補(bǔ)集\overline{\widetilde{A}}的隸屬函數(shù)定義為：\mu_{\overline{\widetilde{A}}}(x)=1-\mu_{\widetilde{A}}(x)例如，對于模糊集合\widetilde{A}表示“成績好的學(xué)生”，對于學(xué)生x，\mu_{\widetilde{A}}(x)=0.8，則\mu_{\overline{\widetilde{A}}}(x)=1-0.8=0.2，表示這個(gè)學(xué)生屬于“成績不好的學(xué)生”的程度為0.2。3.1.2模糊關(guān)系與模糊矩陣模糊關(guān)系是普通關(guān)系的推廣，用于描述不同論域中元素之間的模糊關(guān)聯(lián)程度。給定兩個(gè)論域X和Y，它們的直積X\timesY=\{(x,y)|x\inX,y\inY\}中的一個(gè)模糊子集R，稱為從X到Y(jié)的模糊關(guān)系，記為R_{X\timesY}。模糊關(guān)系R的隸屬函數(shù)\mu_R(x,y)表示元素x與元素y對于關(guān)系R的關(guān)聯(lián)程度，其取值范圍是[0,1]。當(dāng)\mu_R(x,y)的值越接近1時(shí)，說明x和y之間的關(guān)系越密切；當(dāng)\mu_R(x,y)的值越接近0時(shí)，則表示x和y之間的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。假設(shè)論域X=\{x_1,x_2\}表示兩個(gè)人，論域Y=\{y_1,y_2,y_3\}表示三種興趣愛好（音樂、繪畫、體育），模糊關(guān)系R表示“喜歡”，其隸屬函數(shù)值如下：\mu_R(x_1,y_1)=0.8,\mu_R(x_1,y_2)=0.3,\mu_R(x_1,y_3)=0.6\mu_R(x_2,y_1)=0.2,\mu_R(x_2,y_2)=0.7,\mu_R(x_2,y_3)=0.4這表示x_1對音樂的喜歡程度為0.8，對繪畫的喜歡程度為0.3，對體育的喜歡程度為0.6；x_2對音樂的喜歡程度為0.2，對繪畫的喜歡程度為0.7，對體育的喜歡程度為0.4。模糊矩陣是用來表示模糊關(guān)系的矩陣。如果集合X有m個(gè)元素，集合Y有n個(gè)元素，由集合X到集合Y中的模糊關(guān)系R，可用一個(gè)m\timesn的矩陣表示，其中矩陣的元素r_{ij}表示X中的元素x_i與Y中的元素y_j對于關(guān)系R的隸屬度，即r_{ij}=\mu_R(x_i,y_j)，且0\leqr_{ij}\leq1。上述例子中的模糊關(guān)系R可以用模糊矩陣表示為：R=\begin{pmatrix}0.8&0.3&0.6\\0.2&0.7&0.4\end{pmatrix}模糊矩陣的運(yùn)算包括并、交、補(bǔ)運(yùn)算以及合成運(yùn)算，這些運(yùn)算規(guī)則基于模糊關(guān)系的運(yùn)算定義：并運(yùn)算：設(shè)A=(a_{ij})和B=(b_{ij})是兩個(gè)m\timesn的模糊矩陣，它們的并A\cupB是一個(gè)m\timesn的模糊矩陣，其元素定義為：(A\cupB)_{ij}=\max\{a_{ij},b_{ij}\}例如，對于模糊矩陣A=\begin{pmatrix}0.5&0.3\\0.7&0.1\end{pmatrix}和B=\begin{pmatrix}0.4&0.6\\0.2&0.8\end{pmatrix}，則A\cupB=\begin{pmatrix}\max\{0.5,0.4\}&\max\{0.3,0.6\}\\\max\{0.7,0.2\}&\max\{0.1,0.8\}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.5&0.6\\0.7&0.8\end{pmatrix}。交運(yùn)算：A和B的交A\capB是一個(gè)m\timesn的模糊矩陣，其元素定義為：(A\capB)_{ij}=\min\{a_{ij},b_{ij}\}對于上述例子，A\capB=\begin{pmatrix}\min\{0.5,0.4\}&\min\{0.3,0.6\}\\\min\{0.7,0.2\}&\min\{0.1,0.8\}\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.4&0.3\\0.2&0.1\end{pmatrix}。補(bǔ)運(yùn)算：模糊矩陣A=(a_{ij})的補(bǔ)\overline{A}是一個(gè)m\timesn的模糊矩陣，其元素定義為：\overline{A}_{ij}=1-a_{ij}例如，對于模糊矩陣A=\begin{pmatrix}0.5&0.3\\0.7&0.1\end{pmatrix}，則\overline{A}=\begin{pmatrix}1-0.5&1-0.3\\1-0.7&1-0.1\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}0.5&0.7\\0.3&0.9\end{pmatrix}。合成運(yùn)算：模糊矩陣的合成運(yùn)算類似于普通矩陣的乘法運(yùn)算，但將普通矩陣中的乘法運(yùn)算和加法運(yùn)算分別改為取小和取大運(yùn)算。設(shè)A=(a_{ij})是一個(gè)m\timess的模糊矩陣，B=(b_{ij})是一個(gè)s\timesn的模糊矩陣，則A與B的合成A\circB是一個(gè)m\timesn的模糊矩陣，其元素定義為：(A\circB)_{ij}=\max_{k=1}^{s}\{\min\{a_{ik},b_{kj}\}\}例如，對于模糊矩陣A=\begin{pmatrix}0.5&0.3\\0.7&0.1\end{pmatrix}和B=\begin{pmatrix}0.4&0.6\\0.2&0.8\end{pmatrix}，則A\circB的計(jì)算過程如下：(A\circB)_{11}=\max\{\min\{0.5,0.4\},\min\{0.3,0.2\}\}=\max\{0.4,0.2\}=0.4(A\circB)_{12}=\max\{\min\{0.5,0.6\},\min\{0.3,0.8\}\}=\max\{0.5,0.3\}=0.5(A\circB)_{21}=\max\{\min\{0.7,0.4\},\min\{0.1,0.2\}\}=\max\{0.4,0.1\}=0.4(A\circB)_{22}=\max\{\min\{0.7,0.6\},\min\{0.1,0.8\}\}=\max\{0.6,0.1\\##\#3.2?¨??3???????èˉ???¤?3?\##\##3.2.1??????????-￥éa¤?¨??3???????èˉ???¤?3???ˉ????§???o?o??¨??3???°?-|?????????èˉ???·??1?3???????è???¤??°??¤???a?¨??3???

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?¨??3?èˉ???¤????????°?¨??3???3?3????é?μ???\[R=\begin{pmatrix}0.2&0.5&0.3\\0.1&0.6&0.3\\0.3&0.4&0.3\end{pmatrix}采用“最大-最小”合成法進(jìn)行模糊合成運(yùn)算，得到綜合評判結(jié)果向量B=A\circR：B=\begin{pmatrix}0.3&0.4&0.3\end{pmatrix}\circ\begin{pmatrix}0.2&0.5&0.3\\0.1&0.6&0.3\\0.3&0.4&0.3\end{pmatrix}b_1=\max\{\min\{0.3,0.2\},\min\{0.4,0.1\},\min\{0.3,0.3\}\}=\max\{0.2,0.1,0.3\}=0.3b_2=\max\{\min\{0.3,0.5\},\min\{0.4,0.6\},\min\{0.3,0.4\}\}=\max\{0.3,0.4,0.3\}=0.4b_3=\max\{\min\{0.3,0.3\},\min\{0.4,0.3\},\min\{0.3,0.3\}\}=\max\{0.3,0.3,0.3\}=0.3所以B=(0.3,0.4,0.3)，按照最大隸屬度原則，b_2=0.4最大，對應(yīng)的評語等級v_2為“良好”，則該GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的評價(jià)結(jié)果為“良好”。3.2.2多級模糊綜合評判在實(shí)際的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，影響數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的因素往往較多且復(fù)雜，這些因素之間可能存在層次關(guān)系。當(dāng)因素集U中的元素過多時(shí)，直接應(yīng)用一級模糊綜合評判可能會(huì)導(dǎo)致權(quán)重分配不合理，影響評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。此時(shí)，可以采用多級模糊綜合評判方法。多級模糊綜合評判的基本思想是將因素集U按照一定的規(guī)則劃分為若干個(gè)子因素集U_1,U_2,\cdots,U_k，每個(gè)子因素集U_i又可以進(jìn)一步劃分為更小的子因素集，以此類推，形成一個(gè)多層次的結(jié)構(gòu)。對每個(gè)層次的子因素集分別進(jìn)行模糊綜合評判，然后逐步向上綜合，最終得到對整個(gè)因素集U的綜合評判結(jié)果。以GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估為例，假設(shè)將影響數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的因素分為三個(gè)層次。第一層次包括網(wǎng)絡(luò)性能、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用三個(gè)方面；第二層次中，網(wǎng)絡(luò)性能又可以細(xì)分為PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等因素，用戶體驗(yàn)包括界面友好度、業(yè)務(wù)響應(yīng)時(shí)間等因素，業(yè)務(wù)應(yīng)用包括應(yīng)用種類豐富度、應(yīng)用穩(wěn)定性等因素；第三層次中，PDCH占用率又可以進(jìn)一步細(xì)分為不同時(shí)間段的PDCH占用率等。具體的實(shí)施步驟如下：確定各層次的因素集和評語集：與一級模糊綜合評判類似，確定每個(gè)層次的因素集和評語集。評語集在各級評判中通常保持一致，以便于最終結(jié)果的統(tǒng)一判斷。確定各層次因素的權(quán)重：采用合適的方法，如層次分析法（AHP），確定各層次因素相對于上一層次因素的權(quán)重。在確定權(quán)重時(shí)，要充分考慮各因素之間的相對重要程度和相互關(guān)系。對于第一層次的網(wǎng)絡(luò)性能、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用三個(gè)因素，通過專家打分和層次分析法計(jì)算得到它們相對于GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估目標(biāo)的權(quán)重分別為0.4,0.3,0.3。對于第二層次中網(wǎng)絡(luò)性能下的PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等因素，確定它們相對于網(wǎng)絡(luò)性能的權(quán)重分別為0.2,0.3,0.3,0.2。進(jìn)行單因素模糊評判，建立模糊關(guān)系矩陣：針對每個(gè)層次的子因素集，分別進(jìn)行單因素模糊評判，建立相應(yīng)的模糊關(guān)系矩陣。方法與一級模糊綜合評判相同。對于第二層次中網(wǎng)絡(luò)性能下的PDCH占用率，通過實(shí)際數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析，得到其對評語集\{優(yōu)秀,良好,一般,較差,差\}的隸屬度向量為(0.1,0.3,0.4,0.1,0.1)，從而建立起關(guān)于PDCH占用率的模糊關(guān)系矩陣。進(jìn)行多級模糊合成運(yùn)算：從最底層開始，對每個(gè)子因素集進(jìn)行模糊合成運(yùn)算，得到該子因素集對評語集的綜合評判結(jié)果。然后，將這些結(jié)果作為上一層因素的單因素評判結(jié)果，進(jìn)行更高層次的模糊合成運(yùn)算，直至得到對整個(gè)因素集U的綜合評判結(jié)果。對于第二層次中網(wǎng)絡(luò)性能下的各個(gè)因素，通過模糊合成運(yùn)算得到網(wǎng)絡(luò)性能對評語集的綜合評判結(jié)果向量。再將這個(gè)結(jié)果與用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用的綜合評判結(jié)果向量一起，作為第一層次因素的單因素評判結(jié)果，進(jìn)行第一層次的模糊合成運(yùn)算，得到最終的綜合評判結(jié)果向量。確定評價(jià)結(jié)果：根據(jù)最終的綜合評判結(jié)果向量，按照最大隸屬度原則確定GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的評價(jià)等級。多級模糊綜合評判適用于GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估等復(fù)雜系統(tǒng)的評價(jià)，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映系統(tǒng)的實(shí)際情況。通過對不同層次因素的分析和綜合，充分考慮了各因素之間的相互關(guān)系和影響，提高了評價(jià)結(jié)果的可靠性和有效性。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以結(jié)合其他技術(shù)和方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，進(jìn)一步優(yōu)化多級模糊綜合評判模型，提高評價(jià)的精度和效率。3.3層次分析法（AHP）確定權(quán)重3.3.1AHP原理與流程層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）由美國運(yùn)籌學(xué)家托馬斯?塞蒂（ThomasL.Saaty）在20世紀(jì)70年代提出，是一種將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。它的基本原理是將復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題轉(zhuǎn)化為一系列兩兩比較的判斷矩陣，通過計(jì)算判斷矩陣的特征向量來確定各因素的相對重要性權(quán)重。在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，AHP的流程主要包括以下幾個(gè)步驟：建立層次結(jié)構(gòu)模型：將GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估問題分解為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。目標(biāo)層為GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估；準(zhǔn)則層包括網(wǎng)絡(luò)性能、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用等方面；指標(biāo)層則包含PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等具體指標(biāo)。通過這種層次結(jié)構(gòu)，能夠清晰地展示各因素之間的關(guān)系，便于后續(xù)的分析和計(jì)算。構(gòu)造判斷矩陣：在準(zhǔn)則層中，針對每一個(gè)準(zhǔn)則，將其下一層的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，以確定它們相對于該準(zhǔn)則的重要性程度。比較時(shí)采用1-9標(biāo)度法，該標(biāo)度法將重要性程度分為9個(gè)等級，其中1表示兩個(gè)因素同樣重要，3表示一個(gè)因素比另一個(gè)因素稍微重要，5表示一個(gè)因素比另一個(gè)因素明顯重要，7表示一個(gè)因素比另一個(gè)因素強(qiáng)烈重要，9表示一個(gè)因素比另一個(gè)因素極端重要，2、4、6、8則為相鄰判斷的中值。例如，在比較PDCH占用率和GPRS下行TBF建立成功率對于網(wǎng)絡(luò)性能的重要性時(shí)，如果認(rèn)為PDCH占用率比GPRS下行TBF建立成功率稍微重要，那么在判斷矩陣中對應(yīng)的元素a_{ij}（i表示PDCH占用率，j表示GPRS下行TBF建立成功率）就取值為3，而a_{ji}則取值為\frac{1}{3}。計(jì)算權(quán)重向量：通過計(jì)算判斷矩陣的特征向量，得到各指標(biāo)相對于上一層準(zhǔn)則的權(quán)重向量。常用的計(jì)算方法有和積法、方根法等。以和積法為例，先將判斷矩陣每一列歸一化，得到矩陣B=(b_{ij})_{n\timesn}，其中b_{ij}=\frac{a_{ij}}{\sum_{k=1}^{n}a_{kj}}。然后計(jì)算矩陣B每一行元素的平均值，得到權(quán)重向量W=(w_1,w_2,\cdots,w_n)，即w_i=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}b_{ij}。在計(jì)算出各指標(biāo)相對于準(zhǔn)則層的權(quán)重后，還需要進(jìn)一步計(jì)算各準(zhǔn)則相對于目標(biāo)層的權(quán)重，最終得到各指標(biāo)相對于目標(biāo)層的組合權(quán)重。假設(shè)在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，準(zhǔn)則層有網(wǎng)絡(luò)性能、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用三個(gè)準(zhǔn)則，其判斷矩陣如下：A=\begin{pmatrix}1&\frac{1}{3}&\frac{1}{5}\\3&1&\frac{1}{3}\\5&3&1\end{pmatrix}首先對判斷矩陣進(jìn)行列歸一化：B=\begin{pmatrix}\frac{1}{1+3+5}&\frac{\frac{1}{3}}{\frac{1}{3}+1+3}&\frac{\frac{1}{5}}{\frac{1}{5}+\frac{1}{3}+1}\\\frac{3}{1+3+5}&\frac{1}{\frac{1}{3}+1+3}&\frac{\frac{1}{3}}{\frac{1}{5}+\frac{1}{3}+1}\\\frac{5}{1+3+5}&\frac{3}{\frac{1}{3}+1+3}&\frac{1}{\frac{1}{5}+\frac{1}{3}+1}\end{pmatrix}B=\begin{pmatrix}0.111&0.077&0.059\\0.333&0.231&0.176\\0.556&0.692&0.765\end{pmatrix}然后計(jì)算權(quán)重向量：W=\begin{pmatrix}\frac{0.111+0.077+0.059}{3}\\\frac{0.333+0.231+0.176}{3}\\\frac{0.556+0.692+0.765}{3}\end{pmatrix}W=\begin{pmatrix}0.082\\0.247\\0.671\end{pmatrix}這個(gè)權(quán)重向量W表示網(wǎng)絡(luò)性能、用戶體驗(yàn)、業(yè)務(wù)應(yīng)用相對于GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估目標(biāo)的權(quán)重。3.3.2一致性檢驗(yàn)在AHP中，一致性檢驗(yàn)是確保判斷矩陣合理性和權(quán)重計(jì)算準(zhǔn)確性的重要環(huán)節(jié)。由于在構(gòu)造判斷矩陣時(shí)，人的主觀判斷可能存在不一致性，如在比較多個(gè)因素的重要性時(shí)，可能出現(xiàn)邏輯矛盾的情況。若判斷矩陣不一致程度過高，那么由此計(jì)算出的權(quán)重向量就不能準(zhǔn)確反映各因素的相對重要性，會(huì)導(dǎo)致評估結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)來判斷判斷矩陣是否具有滿意的一致性。一致性檢驗(yàn)的方法主要包括以下步驟：計(jì)算一致性指標(biāo)（CI）：首先計(jì)算判斷矩陣的最大特征值\lambda_{max}，然后通過公式CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}計(jì)算一致性指標(biāo)，其中n為判斷矩陣的階數(shù)。最大特征值\lambda_{max}的計(jì)算方法有多種，常用的有冪法等。以冪法為例，先給定一個(gè)初始向量X_0，然后通過迭代公式X_{k+1}=\frac{AX_k}{\|AX_k\|}（其中A為判斷矩陣，\|AX_k\|表示向量AX_k的模）不斷迭代，直到向量X_k收斂，此時(shí)AX_k=\lambda_{max}X_k，從而得到最大特征值\lambda_{max}。查找隨機(jī)一致性指標(biāo)（RI）：隨機(jī)一致性指標(biāo)RI是根據(jù)判斷矩陣的階數(shù)n，通過大量隨機(jī)判斷矩陣的統(tǒng)計(jì)分析得到的。不同階數(shù)的判斷矩陣對應(yīng)不同的RI值，這些值可以從相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)表格中查得。一般來說，隨著判斷矩陣階數(shù)的增加，RI值也會(huì)相應(yīng)增大。計(jì)算一致性比例（CR）：通過公式CR=\frac{CI}{RI}計(jì)算一致性比例。當(dāng)CR<0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，此時(shí)計(jì)算得到的權(quán)重向量是可靠的，可以用于后續(xù)的評估分析；當(dāng)CR\geq0.1時(shí)，說明判斷矩陣的一致性較差，需要重新調(diào)整判斷矩陣，即重新進(jìn)行兩兩比較和賦值，直到滿足一致性要求為止。假設(shè)在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，計(jì)算得到判斷矩陣的最大特征值\lambda_{max}=3.053，判斷矩陣的階數(shù)n=3，從標(biāo)準(zhǔn)表格中查得RI=0.58，則一致性指標(biāo)CI=\frac{3.053-3}{3-1}=0.0265，一致性比例CR=\frac{0.0265}{0.58}=0.0457<0.1，說明該判斷矩陣具有滿意的一致性，計(jì)算得到的權(quán)重向量有效。四、基于模糊數(shù)學(xué)的GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估體系構(gòu)建4.1評估指標(biāo)體系的優(yōu)化4.1.1指標(biāo)篩選與補(bǔ)充GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量受到多種因素的綜合影響，因此在構(gòu)建評估體系時(shí)，需要全面且細(xì)致地考慮各類因素，篩選出具有代表性和關(guān)鍵影響力的指標(biāo)。除了前文提到的PDCH占用率、GPRS下行TBF建立成功率、數(shù)據(jù)傳輸速率、丟包率等常見的關(guān)鍵性能指標(biāo)外，還應(yīng)結(jié)合GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求，對指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的篩選與補(bǔ)充。網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍是影響GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的重要因素之一。信號強(qiáng)度在不同區(qū)域的分布情況直接關(guān)系到用戶能否穩(wěn)定地接入網(wǎng)絡(luò)并享受高質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或信號盲區(qū)，用戶可能會(huì)遇到信號弱甚至無信號的情況，導(dǎo)致數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)無法正常使用。在城市高樓林立的區(qū)域，信號容易受到遮擋而出現(xiàn)衰減和干擾，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。信號干擾也是不可忽視的因素，同頻干擾、鄰頻干擾等會(huì)降低信號的質(zhì)量，增加誤碼率，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性和速率。因此，將網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和信號干擾等指標(biāo)納入評估體系，能夠更全面地反映GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的質(zhì)量狀況。用戶行為因素對GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響也日益顯著。不同用戶的使用習(xí)慣和業(yè)務(wù)需求各不相同，這會(huì)對網(wǎng)絡(luò)資源的占用和分配產(chǎn)生影響。一些用戶可能經(jīng)常進(jìn)行高清視頻播放、在線游戲等高帶寬需求的業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性要求較高，會(huì)占用大量的網(wǎng)絡(luò)資源。而另一些用戶則主要進(jìn)行簡單的文本瀏覽、社交聊天等低帶寬需求的業(yè)務(wù)。用戶的移動(dòng)性也會(huì)對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，當(dāng)用戶在高速移動(dòng)過程中，如乘坐高鐵、汽車等，網(wǎng)絡(luò)信號會(huì)不斷變化，可能導(dǎo)致信號切換頻繁，影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪B續(xù)性。因此，考慮用戶行為因素，如業(yè)務(wù)類型偏好、移動(dòng)速度等，有助于更準(zhǔn)確地評估GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量。業(yè)務(wù)應(yīng)用類型也是影響數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的重要方面。不同類型的業(yè)務(wù)應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)性能的要求差異較大。對于實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)，如視頻通話、在線直播等，需要網(wǎng)絡(luò)具備低延遲和高帶寬的特性，以保證視頻和音頻的流暢傳輸。而對于非實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)，如文件下載、電子郵件收發(fā)等，對延遲的要求相對較低，但對傳輸速率和穩(wěn)定性有一定的要求。一些新興的業(yè)務(wù)應(yīng)用，如物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用等，對網(wǎng)絡(luò)的要求更為復(fù)雜，需要更高的帶寬、更低的延遲和更穩(wěn)定的連接。因此，將業(yè)務(wù)應(yīng)用類型納入評估體系，能夠更好地適應(yīng)不同業(yè)務(wù)應(yīng)用對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的要求。在篩選和補(bǔ)充指標(biāo)時(shí)，可以采用多種方法相結(jié)合的方式。利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，找出與GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量密切相關(guān)的指標(biāo)。通過相關(guān)性分析、主成分分析等方法，確定各指標(biāo)之間的相互關(guān)系和對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的影響程度，從而篩選出關(guān)鍵指標(biāo)。也可以結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，邀請通信領(lǐng)域的專家對指標(biāo)進(jìn)行評估和篩選，確保指標(biāo)的合理性和有效性。還可以參考相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，借鑒其他類似研究的成果，進(jìn)一步完善指標(biāo)體系。4.1.2指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估體系中，不同的評估指標(biāo)往往具有不同的量綱和取值范圍，這給綜合評價(jià)帶來了困難。PDCH占用率的取值范圍通常在0-100%之間，而數(shù)據(jù)傳輸速率的單位可能是Kbps、Mbps甚至更高，丟包率則是一個(gè)比例值。為了使這些指標(biāo)具有可比性，需要對它們進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有多種，其中Z-score標(biāo)準(zhǔn)化是一種較為常見的方法。對于一個(gè)指標(biāo)x，其Z-score標(biāo)準(zhǔn)化公式為：z=\frac{x-\overline{x}}{\sigma}其中，\overline{x}是指標(biāo)x的均值，\sigma是指標(biāo)x的標(biāo)準(zhǔn)差。通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，將指標(biāo)x轉(zhuǎn)化為以均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。這樣，不同指標(biāo)在經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，其數(shù)值具有了統(tǒng)一的尺度，便于進(jìn)行綜合評價(jià)。假設(shè)在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，數(shù)據(jù)傳輸速率指標(biāo)x的均值為5Mbps，標(biāo)準(zhǔn)差為1Mbps，對于一個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)傳輸速率為7Mbps的樣本，其Z-score標(biāo)準(zhǔn)化后的值為：z=\frac{7-5}{1}=2另一種常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法是歸一化方法，如最大-最小歸一化。其公式為：y=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，x_{min}和x_{max}分別是指標(biāo)x的最小值和最大值。通過最大-最小歸一化，將指標(biāo)x的取值范圍映射到[0,1]區(qū)間。這種方法簡單直觀，能夠有效地消除指標(biāo)量綱的影響。假設(shè)PDCH占用率指標(biāo)x的最小值為20\%，最大值為80\%，對于一個(gè)PDCH占用率為50\%的樣本，其最大-最小歸一化后的值為：y=\frac{50-20}{80-20}=0.5在選擇標(biāo)準(zhǔn)化方法時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行考慮。不同的標(biāo)準(zhǔn)化方法對數(shù)據(jù)的分布和特征有不同的影響。Z-score標(biāo)準(zhǔn)化適用于數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的情況，它能夠保留數(shù)據(jù)的相對位置關(guān)系，但可能會(huì)受到異常值的影響。而最大-最小歸一化對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求，能夠?qū)?shù)據(jù)映射到固定的區(qū)間，但當(dāng)數(shù)據(jù)中存在異常值時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致歸一化后的數(shù)據(jù)分布不均勻。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)處理，判斷數(shù)據(jù)的分布特征，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)化方法。還可以結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，對標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和改進(jìn)。在一些情況下，可以根據(jù)業(yè)務(wù)的重要性對不同指標(biāo)賦予不同的權(quán)重，然后再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以突出關(guān)鍵指標(biāo)的作用。也可以采用多種標(biāo)準(zhǔn)化方法相結(jié)合的方式，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多次處理，以提高標(biāo)準(zhǔn)化的效果和準(zhǔn)確性。4.2模糊綜合評估模型的建立4.2.1確定評價(jià)等級與評語集在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，評價(jià)等級的設(shè)定是后續(xù)評估的基礎(chǔ)。合理的評價(jià)等級能夠準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的不同狀態(tài)，為評估結(jié)果的解讀和應(yīng)用提供明確的標(biāo)準(zhǔn)。本研究根據(jù)GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)和實(shí)際需求，設(shè)定了五個(gè)評價(jià)等級，分別為“優(yōu)秀”“良好”“一般”“較差”“差”?！皟?yōu)秀”等級表示GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量非常高，用戶能夠享受到流暢、穩(wěn)定的服務(wù)。在這種情況下，數(shù)據(jù)傳輸速率高，丟包率極低，網(wǎng)絡(luò)覆蓋良好，信號干擾小，用戶體驗(yàn)極佳。例如，在理想的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)傳輸速率能夠穩(wěn)定達(dá)到理論最大值，丟包率幾乎為零，用戶在進(jìn)行各種數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)操作時(shí)，如高清視頻播放、在線游戲等，都不會(huì)出現(xiàn)卡頓、中斷等問題?！傲己谩钡燃壱馕吨鳪SM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量較好，雖然可能存在一些小的瑕疵，但不會(huì)對用戶的正常使用造成明顯影響。數(shù)據(jù)傳輸速率能夠滿足大多數(shù)用戶的日常需求，丟包率在可接受范圍內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)覆蓋基本滿足要求，信號干擾對業(yè)務(wù)的影響較小。在一些網(wǎng)絡(luò)負(fù)載較輕的區(qū)域，用戶進(jìn)行普通的網(wǎng)頁瀏覽、社交媒體應(yīng)用等操作時(shí)，能夠感受到較為流暢的服務(wù)?！耙话恪钡燃壵f明GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量處于中等水平，存在一定的問題，但仍能基本滿足用戶的基本需求。數(shù)據(jù)傳輸速率可能會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)，丟包率相對較高，網(wǎng)絡(luò)覆蓋存在一些薄弱區(qū)域，信號干擾可能會(huì)對業(yè)務(wù)產(chǎn)生一定的影響。在網(wǎng)絡(luò)繁忙時(shí)段，用戶可能會(huì)感覺到數(shù)據(jù)傳輸速度有所下降，觀看視頻時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)短暫的加載現(xiàn)象?！拜^差”等級表示GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量較差，用戶在使用過程中會(huì)明顯感受到諸多不便，業(yè)務(wù)體驗(yàn)受到較大影響。數(shù)據(jù)傳輸速率較低，丟包率較高，網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足，信號干擾嚴(yán)重，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)頻繁中斷。在一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或信號較差的場所，用戶可能無法正常進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，如無法加載網(wǎng)頁、視頻卡頓嚴(yán)重等?！安睢钡燃墑t表明GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量極差，幾乎無法滿足用戶的正常使用需求。數(shù)據(jù)傳輸速率極低，丟包率極高，網(wǎng)絡(luò)幾乎無法連接，信號干擾導(dǎo)致業(yè)務(wù)無法正常開展。在一些極端情況下，如基站故障、嚴(yán)重的信號屏蔽等，用戶可能完全無法使用GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)?；谝陨显u價(jià)等級，構(gòu)建評語集V=\{v_1,v_2,v_3,v_4,v_5\}，分別對應(yīng)“優(yōu)秀”“良好”“一般”“較差”“差”。評語集的建立為后續(xù)的模糊綜合評價(jià)提供了明確的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使得評估結(jié)果能夠直觀地反映GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量的水平。4.2.2構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣模糊關(guān)系矩陣是模糊綜合評估模型的關(guān)鍵組成部分，它反映了各評估指標(biāo)與評價(jià)等級之間的模糊關(guān)系。在GSM數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)質(zhì)量評估中，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣的過程就是確定每個(gè)評估指標(biāo)對不同評價(jià)等級的隸屬度。對于每個(gè)評估指標(biāo)，通過一定的方法確定其對評語集中各個(gè)評價(jià)等級的隸屬度，從而得到單因素模糊評判向量。