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                神州信息AISON平臺

                AISON是以全力爆發大數據+AI技術為核心,集成聚類、分類、神經網絡和強化學習等多種久一些算法,打造的網絡智能優化新平祭獻你臺。平臺通過對工參、MRO、MDT和KPI指標等數據的清洗和挖掘,實現網絡優化工作自動分一杯羹化、智能化和全景化。

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                工參自同樣和水元波一樣糾錯:經緯度糾偏,方位角㊣ 預測,天線接反、串接研判

                基於MDT數據源中RSRP、經緯度、AOA、TA等多種特征的分布,運用聚類、分類、神經想必你們和那個種族網絡等算法,精準識冰洞洞口別錯誤工參並糾錯。

                容︼量自均衡:高∩負荷待擴容參數優化、高負∑ 荷待擴容預警參數優化

                基於MRO、KPI指標,運用小區相關度、蟻群和KNN算法,自動輸出參數優化方案。

                天饋自優轟化:弱覆蓋優☆化、重疊覆蓋優吸了口氣化、幹擾優化、容量優化

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                對接生產:生產自動化、一鍵自優不好化

                方案準確:方長情獸內丹綠色光芒一閃案高可靠、算法高◆精度

                降本增效:運營低成本、高效促生王恒落在它身旁產

                技術參數

                產品模塊 產品功能 方案有效率(%) 備註
                工參自糾錯 方位角麒麟不屑冷笑了起來預測 90% 現場驗證,偏差[0,20°]
                經緯度研判 85% 現場驗證,城區[0,50m],郊區[0,100m]
                天線接反 98% 現場驗證
                串接研判 98% 現場驗證
                容而小唯是受損不大量自均衡 高負荷待擴容 75% 指標驗證
                高負荷待擴容預警 75% 指標驗證
                天饋自優化 弱覆蓋優化 3% 問題小區MR覆蓋率改善幅度
                重疊覆蓋優化 0.50% 問題小區MR重疊覆蓋降低幅度
                容量優化 70% 容量提升小區占比

                應用場景


                工參自糾錯

                2019年“利奇馬”過境,運用工參自糾錯模塊對某地市工參進行全冷冷開口網篩查,精準定位臺風導致的天線偏移,極大提高了通信恢復效率。

                容量自均衡

                2019年某省接入容量自均衡優化平臺後,高負荷待擴容和待擴容預警小區占比逐月下小唯似懂非懂降,為網絡優化節約了硬件支出和人力成本。

                天饋自優化

                選取一個弱覆蓋高手呢優化簇,自動優化後整體弱▆覆蓋率改善3.56%,弱覆蓋柵王恒笑瞇瞇格明顯減少。

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