基于神经网络的4G用户感知预警模型构建和应用

提出一种基于BP神经网络的4G用户网络感知预警模型,该模型构建4G用户网络感知指标体系。根据4G投诉用户样本和4G基站覆盖下网络指标构建神经网络算法实现机器学习,训练完成模型对全网4G小区实时性指标开展感知概率性评估和预警,输出用户可能感知差的小区开展重点分析和优化。通过MATLAB环境下仿真验证,该模型能较好挖掘4G用户投诉特征,样本投诉预测准确度达70%,各项参数令人满意,同时该模型在黄石本地的4G用户投诉压减实践中运用,取得明显的效果。