现代无线通信服务投诉处理机制存在滞后性，多依赖事后补救，缺乏主动预警能力。网络预警受限于实时数据延迟，时效性不足。用户移动行为的不确定性则削弱预测模型的准确性与覆盖率。针对上述问题，本文提出一种基于动态轨迹预测的主动式投诉预警方法。该方法结合移动轨迹数据、业务感知数据、网络性能数据和用户投诉画像等多维数据，运用深度强化学习和BP神经网络和路径综合评估等算法，旨在实现从被动应对到主动预防投诉的转变，提升无线通信服务质量和用户满意度，推动无线通信行业的可持续发展。