基于词向量的基站退服告警预测方法及应用

随着信息通信技术的飞速发展与网络规模的不断壮大,传统被动响应式的基站告警处理方式己满足不了运营商对网络质量的管理需求,网络运维模式的智能化程度急需提升。为了减少基站退服事件的发生,文章提出了一种基于词向量的退服告警预测方法,利用机器学习算法对高隐患基站精准定位,为基站巡检和隐患的提前排障做出有力指导。经过实际的试点应用,验证了方案的可行性和有效性,从根本上实现了基站退服的主动预防,提升了网络运维的效率和质量。

4G/5G无线网络智能运维研究与应用

智能运维是网络智能化的重要内容,推行网络运维智能化,对4G/5G网络的高效、可靠运行具有非常重要的意义。本文提出一种4G/5G无线网络智能运维方案,采用多种AI深度学习算法,基于基站的告警、性能、动环等多维度数据建立基站退服预测模型、异常检测模型和故障根因定位模型,并进行模型组合,输出智能巡检、退服预警发布和故障工单根因智能定位等支撑一线生产的功能应用。经过实际的应用试点,验证了方案的可行性和有效性,为4G/5G网络智能运维的实施提供了有力的方法指导和技术支撑。