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基于聚类分析和深度学习的多频多模网络负载均衡优化
被引量：
8
1
作者
邱亚星
王希栋
+1 位作者
边森
岳磊
《电信科学》
2020年第7期156-162,共7页
负载均衡问题是LTE多频多模网络要解决的重大问题。多频多模网络结构复杂,负载均衡涉及的参数达数百个,仅依靠人工经验很难进行精细化配置。为解决多频多模网络的负载均衡问题,解决现网运维的难点与痛点,提出一种基于机器学习的多频多...
负载均衡问题是LTE多频多模网络要解决的重大问题。多频多模网络结构复杂,负载均衡涉及的参数达数百个,仅依靠人工经验很难进行精细化配置。为解决多频多模网络的负载均衡问题,解决现网运维的难点与痛点,提出一种基于机器学习的多频多模网络负载均衡方案。首先选取关键指标对网络场景进行划分,然后利用机器学习技术挖掘出不同场景下的最佳参数配置建议。经验证,机器学习技术可以大大提高参数配置的质量和效率,做到精细化参数配置。
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关键词
多频多模网络
机器学习
负荷优化
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职称材料
题名
基于聚类分析和深度学习的多频多模网络负载均衡优化
被引量：
8
1
作者
邱亚星
王希栋
边森
岳磊
机构
中国移动通信有限公司研究院
中国移动通信集团广西有限公司
出处
《电信科学》
2020年第7期156-162,共7页
文摘
负载均衡问题是LTE多频多模网络要解决的重大问题。多频多模网络结构复杂,负载均衡涉及的参数达数百个,仅依靠人工经验很难进行精细化配置。为解决多频多模网络的负载均衡问题,解决现网运维的难点与痛点,提出一种基于机器学习的多频多模网络负载均衡方案。首先选取关键指标对网络场景进行划分,然后利用机器学习技术挖掘出不同场景下的最佳参数配置建议。经验证,机器学习技术可以大大提高参数配置的质量和效率,做到精细化参数配置。
关键词
多频多模网络
机器学习
负荷优化
Keywords
multi-frequency and multi-mode network
machine learning
load optimization
分类号
TN929.53 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于聚类分析和深度学习的多频多模网络负载均衡优化
邱亚星
王希栋
边森
岳磊
《电信科学》
2020
8
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