期刊文献+

基于AI的室分故障问题定位方法研究与实践 被引量:3

Research and practice on location method of room division fault based on AI
下载PDF
导出
摘要 目前4G室内深度覆盖不足问题是影响客户体验和运营商收益的主要因素。本文通过对室分站点性能和用户MR等数据的全量采集与研究分析,利用AI技术建立室分故障特征模型,并根据模型中好点和差点与室分物业点、站点、小区进行匹配,实现室分故障的精准定位,进一步提升网络优化及维护工作效率。 At present,the lack of 4G indoor deep coverage is the main factor that affects the customer experience and operators'revenue.This article through to MR screenhouse site performance,users now full amount of data acquisition and analysis,fault feature model room points with AI technology,and according to the model of the good points and bad points of points property and now the network room,site,neighborhood matching precision positioning,chamber of fault,further enhance network optimization and maintenance effi ciency.
作者 杨文 杜犇 陈洁 YANG Wen;DU Ben;CHEN Jie(China Mobile Group Shaanxi Co.,Ltd.,Xi'an 710077,China;China Mobile Group Design Institute Co.,Ltd.Shaanxi Branch,Xi'an 710065,China)
出处 《电信工程技术与标准化》 2020年第2期6-10,共5页 Telecom Engineering Technics and Standardization
关键词 室分故障 机器学习 故障特征模型 room points failure machine learning fault feature model
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献5

共引文献4

同被引文献27

引证文献3

二级引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部