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本次研究方案采用的是指标自适应学习算法,通过两两关联指标的二次拟合数学模型,再加以多指标联合修正算法,可以针对全网小区为样本,输出适合当前业务量状态下的动态扩容门限值,定位容量问题小区,并根据网络负荷情况智能输出调整方案及结果预测,具有自适应性及前瞻性。
基于多维度数据的LTE网络智能容量优化研究
【摘 要】
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本次研究方案采用的是指标自适应学习算法,通过两两关联指标的二次拟合数学模型,再加以多指标联合修正算法,可以针对全网小区为样本,输出适合当前业务量状态下的动态扩容门限
【出 处】
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数字通信世界
【发表日期】
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2017年11期
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