基于大数据技术的智能化无线网络优化体系

发布时间：2018-06-26 13:54

  本文选题：大数据 + 预测模型　； 参考：《电信科学》2015年12期

【摘要】：大数据的核心就是预测。它被视为人工智能的重要部分,或者更确切地说,被视为一种机器学习。它把数学算法运用到海量的数据上,预测事情发生的可能性。通过大数据模型的自动学习和训练,实现了对每个小区级无线网络质量趋势的预测,从而可以帮助将网络优化工作的事后处理模式向预先评估预警模式进行转变。此外,从实验结果来看,大数据模型预测的指标变化趋势较为准确。未来可将不同参数、资源配置方案导入模型进行预测,得出指标改善的预测值,即实现网络优化方案的精确仿真,从而达到减少人工优化调整工作量的目的。
[Abstract]:The core of big data is prediction. It is seen as an important part of artificial intelligence, or rather, as a machine learning. It applies mathematical algorithms to massive amounts of data to predict the possibility of things happening. Through the automatic learning and training of the big data model, the prediction of the quality trend of each cell level wireless network is realized, which can help to change the post-processing mode of network optimization to the pre-evaluation and early warning mode. In addition, from the experimental results, the big data model predicted the change trend of indicators is more accurate. In the future, different parameters and resource allocation schemes can be imported into the model for prediction, and the prediction value of index improvement can be obtained, that is, the accurate simulation of network optimization scheme can be realized, so as to reduce the workload of manual optimization and adjustment.
【作者单位】： 中国移动通信集团设计院有限公司;
【分类号】：TN92;TP181

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本文编号：2070594