Максимальный балл: | 10000 | Ограничение времени: | 1 сек | |
Ограничение памяти: | 512 Мб |
При управлении емкостью сети сотовой связи наиболее важным является этап прогноза ключевых показателей сети в среднесрочной перспективе.
Целью задачи является прогнозирование абонентской скорости на заданный временной интервал вперед по каждому сетевому элементу.
Обучающую выборку и исходные данные тестовой выборки можно скачать ЗДЕСЬ.
Вы можете использовать шаблон решения, доступный ЗДЕСЬ.
Имеется временной ряд из показателей:
ID
- Идентификатор соты int64 (key)date_
– дата получения статистики datetime (key)spd
– средняя скорость на базовой станции (БС),
float32 (в условных единицах по требованиям безопасности)subs
– количество одновременно обслуживаемых абонентов float32
(в условных единицах по требованиям безопасности)trf
– трафик на БС, float32 (в условных единицах по требованиям безопасности)x
– координата Х в метрах, float32 (округлено до 100 метров по требованиям безопасности)y
– координата Y в метрах, float32 (округлено до 100 метров по требованиям безопасности)azimuth
– азимут в градусах, float32height
– высота расположения БС, float32cap
- ёмкость сектора, float32tech
- идентификатор технологии, int32
Используется взвешенный на Subs
показатель среднеквадратичного отклонения
(RMSE).
Расчет выполняется для всех БС на прогнозируемого периода.
Так же учитываются новые БС, которые не присутствовали в тренировочной выборке.
Расчет выполняется как:
def wrmse(spd_predict, spd):
return (np.sum(((spd_predict - spd) * subs) ** 2) / np.sum(subs**2)) ** 0.5
score = 10000 - int(1000 * wrmse(spd_predict, spd_test))
Для отправки решения нужно:
CSV
, содержащий столбцы ID,date_,spd
.
При этом значения в столбцах ID,date_
должны совпадать с данными тестовой выборки,
а значения в столбце spd
— содержать предсказанные значения скорости.Answer text
.№ | Входной файл (*NONE ) |
Выходной файл (*NONE ) |
---|---|---|
1 |
|
|