基于大数据技术的智能化无线网络优化体系

被引:22
作者
王磊
王西点
程楠
机构
[1] 中国移动通信集团设计院有限公司
关键词
大数据; 预测模型; 人工智能; 无线网络; 性能;
D O I
暂无
中图分类号
TN92 [无线通信]; TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
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。
引用
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数据挖掘.[M].(加)JiaweiHan;(加)MichelineKamber著;范明;孟小峰等译;.机械工业出版社.2001,
[2]  
数据挖掘在移动网络优化中的应用.[D].李伟斌.北京邮电大学.2010, 02
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