随着经济的快速发展，人流汇聚场景越来越多，针对此类场景的通信保障越发频繁且难度越来越大。对于工作量日益加重的应急通信保障工作，如何提升通信保障工作效率及质量，是亟待解决的重要问题。本文阐述了一种人流聚集区域提前预知和通信保障系统自动优化的方法。通过基于Python编程的网络爬虫程序，爬取重大活动的关键信息，结合实时性能指标监测，与常态化用户数阈值进行对比，识别出用户数激增的预警小区。根据基站至人流聚集区域的距离与基站扇区覆盖方向夹角筛选出需保障小区清单，保证了活动时间与地点获取的全面性、精准度和保障区域主覆盖小区匹配效率。对上述两种识别方式的保障小区，通过参数平台自动生成优化策略并下发执行，实现通信保障系统自优化，极大提升了保障工作的效率及质量。