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题名一种5G高负荷问题智能定位预测方法
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作者
华滢
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机构
中国移动通信集团湖北有限公司
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出处
《长江信息通信》
2024年第1期206-208,212,共4页
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文摘
随着5G网络的大量建设和快速发展,市场5G终端的大力推广及普及使用,5G网络负荷压力问题日益突出,特别是高校、商业区、居民区等热点场景,存在高负荷问题处理滞后、分析效率低等问题。文章提出了一种5G高负荷问题智能定位预测方法,通过利用KPI的全局性、周期性和实时性的特点,构建负荷训练模型,对关键指标进行监控分析,快速识别业务变化情况,预测定位未来某个时刻或某个区域的负荷情况。在负荷问题发生前,精准定位问题小区,提前预测分析处理,将问题处理前置化,提前化解业务增长带来的网络风险,提升用户感知。
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关键词
5g高负荷
智能定位预测
业务场景识别
感知压抑拐点
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Keywords
5g high load
intelligent positioning prediction
business scenario recognition
Perception depressive inflection point.
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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