基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用

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负载均衡是提升LTE网络容量能力的重要优化手段,由于LTE小区用户在时间上的波动性,常规的人工优化手段很难满足网络优化的需求。本文提出了一种基于机器学习XGBoost用户数预测的自动均衡方法和系统,通过XGBoost对LTE小区未来15 min的用户数量进行精准预测,并根据预测结果进行转移用户数计算,从而实现均衡门限的实时动态调整。该方法在网络应用中取得了良好的效果。
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