时间: 2024-04-28 05:24:29 | 作者: bob体育网址
针对无线网络面对的扩容出资受限、扩容不及时、扩容规范单一等问题，经过引进KMeans聚类算法、KK相关规矩等AI智能算法，完成小区场景聚类、流量压抑辨认与测算，并经过主动化东西开发完成智能优化和主动输出扩容计划。研讨依据成果得出，该模型可智能辨认高价值流量压抑小区并估算出压抑流量，可作为精准智能扩容的根底渠道。
关键词：流量压抑辨认；KMeans聚类；KK相关规矩；网络优化；网络扩容
近年来，2I2C事务的迅速开展以及不定量套餐的推出，带来数据事务流量的爆发式增加，给无线网络带来非常大压力，直接影响到用户感知，而扩容出资所需本钱受限，低价值用户、流量、场景区域扩容导致流量效益下降。如安在保证用户感知的一起，下降出资所需本钱，进步扩容效能，成为摆在网优作业面前的一个急迫课题。动态合理地辨认高负荷小区，很大程度上依赖于流量压抑小区的辨认，若可以智能辨认小区流量的压抑状况，那么就可及时做出相应的优化扩容计划组织，进步资源利用率。
机器学习技能作为人工智能的重要组成部分，是国家开展的战略要点扶持的方针，是当下各行业重视使用的焦点。为了推进日常高负荷小区优化扩容的智能化，进步网络运营智能化水平，有必要研讨依据机器学习算法的流量压抑小区辨认。
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