本文選題：大數(shù)據(jù) + 預(yù)測模型��； 參考：《電信科學(xué)》2015年12期

【摘要】：大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測。它被視為人工智能的重要部分,或者更確切地說,被視為一種機器學(xué)習(xí)。它把數(shù)學(xué)算法運用到海量的數(shù)據(jù)上,預(yù)測事情發(fā)生的可能性。通過大數(shù)據(jù)模型的自動學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,實現(xiàn)了對每個小區(qū)級無線網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量趨勢的預(yù)測,從而可以幫助將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的事后處理模式向預(yù)先評估預(yù)警模式進行轉(zhuǎn)變。此外,從實驗結(jié)果來看,大數(shù)據(jù)模型預(yù)測的指標變化趨勢較為準確。未來可將不同參數(shù)、資源配置方案導(dǎo)入模型進行預(yù)測,得出指標改善的預(yù)測值,即實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案的精確仿真,從而達到減少人工優(yōu)化調(diào)整工作量的目的。
[Abstract]:The core of big data is prediction. It is seen as an important part of artificial intelligence, or rather, as a machine learning. It applies mathematical algorithms to massive amounts of data to predict the possibility of things happening. Through the automatic learning and training of the big data model, the prediction of the quality trend of each cell level wireless network is realized, which can help to change the post-processing mode of network optimization to the pre-evaluation and early warning mode. In addition, from the experimental results, the big data model predicted the change trend of indicators is more accurate. In the future, different parameters and resource allocation schemes can be imported into the model for prediction, and the prediction value of index improvement can be obtained, that is, the accurate simulation of network optimization scheme can be realized, so as to reduce the workload of manual optimization and adjustment.
【作者單位】： 中國移動通信集團設(shè)計院有限公司;
【分類號】：TN92;TP181

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9 趙Z，

本文編號：2070594