基于AI算法的无线网络邻区关系优化研究与实践

作     者：李张铮 陈锋 董帝烺 Li Zhangzheng;Chen Feng;Dong Dilang

作者机构：中国联通福建省分公司福建福州350000 

出 版 物：《邮电设计技术》 (Designing Techniques of Posts and Telecommunications)

年 卷 期：2021年第5期

页      码：65-71页

摘      要：针对现有邻区优化方式的不足,基于现网数据引入XGBoost机器学习回归预测算法,通过学习具有自动邻区关系网络的两两小区切换占比建立预测模型,优化非自动邻区关系网络小区邻区关系。研究结果表明,基于AI算法的无线网络邻区关系优化能有效提高邻区优化效率,提升邻区关系的准确性。

主 题 词：XGBoost算法 小区切换占比预测 邻区优化 网络优化 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.05.015

馆 藏 号：203103451...