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中信科移動與河南聯(lián)通聯(lián)合共創(chuàng)”數(shù)智中原”
中信科移動聯(lián)合聯(lián)通河南分公司云網(wǎng)運營中心積極參與自智網(wǎng)絡(luò)實踐，雙方按照聯(lián)通集團數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略指引，基于HiNet智能運維平臺，圍繞保障網(wǎng)絡(luò)合理、網(wǎng)絡(luò)問題三維立體洞察、重點場景識別、場景化參數(shù)建模尋優(yōu)、天饋深度洞察、天饋智能優(yōu)化等方向開展研究，形成無線網(wǎng)絡(luò)鏈?zhǔn)絻?yōu)化創(chuàng)新解決方案，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜等AI技術(shù)，打造閉環(huán)自智網(wǎng)絡(luò)，賦能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的多個場景，推動網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶體驗的快速上升。
網(wǎng)絡(luò)問題三維立體洞察
基于半監(jiān)督分類算法結(jié)合圖像識別的建筑物畫像，實現(xiàn)了用戶MR的室內(nèi)外區(qū)分以及3D精準(zhǔn)定位。在此基礎(chǔ)上結(jié)合網(wǎng)絡(luò)問題評估，實現(xiàn)了問題點、問題路段、問題區(qū)域、問題樓宇的全方位三維立體洞察，避免了大量的人工測試工作。
重點場景識別
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別算法精準(zhǔn)識別建筑物，進行場景自動化分類，并結(jié)合KPI、MR等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)疊加網(wǎng)絡(luò)屬性，如弱覆蓋、高丟包、高負(fù)荷等，后結(jié)合無監(jiān)督聚類算法通過場景交織構(gòu)建個性化細(xì)分場景，為差異化精細(xì)參數(shù)優(yōu)化提供輸入。
場景化參數(shù)建模尋優(yōu)
結(jié)合VoNR專項提升積累的參數(shù)尋優(yōu)專家經(jīng)驗，基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模構(gòu)建待優(yōu)化指標(biāo)在不同場景小區(qū)下與各參數(shù)的模型關(guān)系，并通過梯度下降算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解得到佳的參數(shù)配置，并通過多輪迭代使收斂度超過98%。
天饋深度洞察
利用路測、MDT（MR）、切換數(shù)據(jù)結(jié)合AI聚類，統(tǒng)一場景分析小區(qū)用戶數(shù)、切換分布、波束分布，可快速發(fā)現(xiàn)天饋接反和天饋覆蓋方向被遮擋等異常問題，避免大量人工上站核查的復(fù)雜性。
天饋智能優(yōu)化
利用天饋軟調(diào)參數(shù)，結(jié)合機器學(xué)習(xí)尋優(yōu)算法，實現(xiàn)“覆蓋問題自動發(fā)現(xiàn)-自動分析-自動優(yōu)化”，以低成本高效率的方式助力網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化。
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