【摘 要】
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对密集场景下用户网络感知问题进行研究,提出了一种密集场景下网络负荷预测和4G/5G带宽自适应的新方法.通过Apriori算法对各类大数据进行学习建模,得到小区不同时段的业务模型,再利用均值漂移算法,建立不同带宽下用户数的业务模型,输出不同时段小区感知需求最低带宽配置,同步实现4G/5G小区带宽的自适应优化.验证结果表明,4G/5G网络负荷得到缓解,且用户关键质量指标(Key Quality Index,KQI)得到提升.
【机 构】
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中国移动通信集团陕西有限公司汉中分公司,陕西汉中723099;中国移动通信集团陕西有限公司网络优化中心,陕西西安710077
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对密集场景下用户网络感知问题进行研究,提出了一种密集场景下网络负荷预测和4G/5G带宽自适应的新方法.通过Apriori算法对各类大数据进行学习建模,得到小区不同时段的业务模型,再利用均值漂移算法,建立不同带宽下用户数的业务模型,输出不同时段小区感知需求最低带宽配置,同步实现4G/5G小区带宽的自适应优化.验证结果表明,4G/5G网络负荷得到缓解,且用户关键质量指标(Key Quality Index,KQI)得到提升.
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