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    5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用分析

    2024-01-02 03:03:34張景瑜
    電腦迷 2023年19期
    關(guān)鍵詞:工單人工智能優(yōu)化

    張景瑜

    【摘? 要】 文章以5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為基礎(chǔ),分析人工智能的運(yùn)用情況,經(jīng)過人工智能的應(yīng)用,可提升5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)化水平,推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)更好地為用戶提供服務(wù)。首先明確5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值和意義,其次對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行優(yōu)化,最后分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù),以提升5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化水平。

    【關(guān)鍵詞】 5G網(wǎng)絡(luò);人工智能;信息技術(shù)

    社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,推動(dòng)了技術(shù)更新,5G技術(shù)的不斷優(yōu)化,也推動(dòng)了相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。在5G網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用時(shí),需要不斷實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作,在優(yōu)化時(shí)可對人工智能進(jìn)行應(yīng)用,進(jìn)而推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)作用?;诖?,文章對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行分析,先分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值,再對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的具體運(yùn)用展開分析,最后對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能運(yùn)用時(shí)的關(guān)鍵技術(shù)展開分析,保障5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的順利完成,實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)作用體現(xiàn),推動(dòng)相關(guān)行業(yè)的健康發(fā)展。

    一、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值

    (一)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化發(fā)展

    信息技術(shù)在不斷發(fā)展過程中暴露出了一些問題,主要包括成本相對較高、效率相對不高等。4G網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用時(shí),會(huì)存在信息收集工作效率相對不高的情況,主要使用用戶投訴記錄、MOC的報(bào)告,DT、CQT和ATU、MDT等方式實(shí)現(xiàn)信息獲取,這些方式雖然都能實(shí)現(xiàn)信息的獲取,但是這些方式無法滿足5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的需求。通過人工智能的應(yīng)用,不僅能滿足信息收集方式的更改,還能提升工作效率。降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行發(fā)展的成本,使5G網(wǎng)絡(luò)向自動(dòng)化的方向發(fā)展。

    (二)提升決策能力

    在5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中,需要管理更多的資源和業(yè)務(wù)流量,所以需要提升5G網(wǎng)絡(luò)的決策能力。5G網(wǎng)絡(luò)智能化發(fā)展,需要建立在傳統(tǒng)移動(dòng)通信技術(shù)的基礎(chǔ)上,并讓流量模型的復(fù)雜程度進(jìn)行提升,從而為用戶的滿意度提升奠定基礎(chǔ)。

    (三)結(jié)合業(yè)務(wù)特征實(shí)現(xiàn)服務(wù)供應(yīng)

    5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中應(yīng)用人工智能,有利于實(shí)現(xiàn)結(jié)合業(yè)務(wù)特征完成服務(wù)供應(yīng),提高信息利用率?,F(xiàn)階段,業(yè)務(wù)分類會(huì)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)服務(wù),說明網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有單一性的特點(diǎn),所以無法滿足用戶個(gè)性化需求。在人工智能應(yīng)用后,能對單一的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,使得網(wǎng)絡(luò)工作的效率得以提升。因此要結(jié)合用戶的業(yè)務(wù)類型,提出具有針對性的服務(wù),讓服務(wù)能滿足用戶的訴求。

    二、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的具體應(yīng)用

    (一)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)智能優(yōu)化

    為了5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的順利進(jìn)行,可展開人工智能的應(yīng)用,能滿足基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的參數(shù)智能優(yōu)化。5G網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,使大數(shù)據(jù)信息處理方面、精細(xì)化配置方面的成效突出。參數(shù)分析以及管理水平提高,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn),且5G的網(wǎng)絡(luò)效率是可快速提升,而且網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化、運(yùn)維、管理成本可得到有效控制。在5G運(yùn)維的基礎(chǔ)上,可積累豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),無線參數(shù)的配置可得以滿足。分析系統(tǒng)的流程設(shè)計(jì),以快特點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行建模工作,信息可以包括地形、地貌、受眾,以及移動(dòng)小區(qū)四周結(jié)構(gòu)。以量化特點(diǎn)為屬性,讓其可成為多元化,甚至是無限的場景。運(yùn)用深度的神經(jīng)算法,發(fā)揮算法的功能和作用,將樣本的規(guī)模和實(shí)踐展開分析,最后結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),實(shí)現(xiàn)對樣本的對比和篩選,推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作順利進(jìn)行。

    (二)基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)

    選用MRO,完成對評估矩陣的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)對小區(qū)和相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化關(guān)系展開順利梳理,在這一基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對評估矩陣的完善,滿足系統(tǒng)預(yù)制規(guī)劃的需求,促使小區(qū)能獲取更好的軟件、硬件參數(shù)等內(nèi)容,推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利開展。

    對小區(qū)的特征屬性進(jìn)行研究,明確網(wǎng)絡(luò)參數(shù),清晰業(yè)務(wù)類型,根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯可順利分析樣本,進(jìn)一步拓展向量化模式,還可對預(yù)處理進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理,使各預(yù)測指標(biāo)有效高速地獲得對應(yīng)畫像,這樣網(wǎng)絡(luò)的覆蓋則更全面、精準(zhǔn),使5G網(wǎng)絡(luò)能更好地為用戶提供服務(wù)。

    以網(wǎng)絡(luò)化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)。優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)的過程中,可以充分運(yùn)用決策樹的算法。如優(yōu)化參數(shù)的實(shí)際過程中,可有效生成規(guī)則樹,從而為特征數(shù)據(jù)信息的獲取奠定基礎(chǔ),再對聚類回歸算法展開利用,促使有關(guān)的關(guān)系結(jié)構(gòu)能實(shí)現(xiàn)順利應(yīng)用。

    在數(shù)據(jù)信息預(yù)處理期間,需要關(guān)注數(shù)學(xué)特征,并以此為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)的合理分析,再對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化中的問題展開分析,推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利完成。

    (三)基于遺傳算法運(yùn)行隱患預(yù)測與巡檢

    在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)人工智能算法的應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)基于遺傳算法運(yùn)行隱患與巡檢工作。通過預(yù)測與巡檢工作,可以預(yù)測網(wǎng)絡(luò)問題,并預(yù)防網(wǎng)絡(luò)故障,大幅度提升用戶滿意度,減少投訴事件的發(fā)生。對隱患開展巡查以及預(yù)測工作時(shí),可對動(dòng)態(tài)化模式展開利用,能獲取相關(guān)有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息,并從多角度入手,滿足可視化進(jìn)程的戰(zhàn)略目標(biāo)。

    所以可從多個(gè)維度觸發(fā)完成對5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,同時(shí)還要發(fā)揮人工智能的價(jià)值,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測數(shù)據(jù),并找到重點(diǎn)區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn),并自動(dòng)輸出診斷方案,促使工單派發(fā)時(shí)效性的提升。在發(fā)現(xiàn)故障問題后,可采取適宜的控制措施,解決問題,并實(shí)現(xiàn)資源利用率和維護(hù)水平的提升,再對系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程展開分析。

    1. 以維度指標(biāo)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)畫像的獲取,如遇見網(wǎng)絡(luò)問題,要對其進(jìn)行控制,維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    2. 充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù),以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲取多條警告信息,針對歷史經(jīng)驗(yàn)和工藝參數(shù)進(jìn)行分析,順利開展后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)告警以及預(yù)測工作。同時(shí),可以與之前遇到的問題結(jié)合分析,擬定最優(yōu)方案,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主更新,合理控制隱患問題。

    3. 以站點(diǎn)畫像以及隱患管理為基礎(chǔ),做好防范隱患的工作,若隱患發(fā)生,需針對隱患問題形成合理、科學(xué)且具有針對性的方案,合理控制隱患。

    4. 整理工單數(shù)據(jù),在工作過程中要做好融合,在適當(dāng)時(shí)機(jī)展開挖掘、歸并工作,合并一些過高的工單,刪除多余部分,提高工作水平。

    (四)基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則分析

    在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中應(yīng)用人工智能,能實(shí)現(xiàn)基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則的分析。具體分析時(shí),首先需要建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,利用監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成對5G網(wǎng)絡(luò)特征和工單反饋結(jié)果的研究;其次,需要對結(jié)果展開分析,促使工單的智能分析和智能派發(fā);最后,需要結(jié)合系統(tǒng)的基本情況,對設(shè)計(jì)流程展開分析。

    1. 在實(shí)施方案的前后,能對工單的指標(biāo)展開及時(shí)的記錄,并配合畫像工程師完成問題特征的研究,再對問題進(jìn)行控制,滿足相關(guān)工作的順利落實(shí)。

    2. 畫像時(shí)需要建立機(jī)器和數(shù)學(xué)模型,并以此為基礎(chǔ),配合復(fù)雜特征等內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)工單的智能派發(fā),滿足工作的順利進(jìn)行。

    3. 對特征畫像展開研究,并對其進(jìn)行優(yōu)化和反饋。不僅可以推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)能力得以提升,滿足人員能力庫、網(wǎng)絡(luò)分析經(jīng)驗(yàn)庫和網(wǎng)絡(luò)問題特征庫的不斷積累,還可以滿足基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則分析需求,推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利開展。

    (五)基于智能算法展開異常網(wǎng)絡(luò)定位

    為了滿足5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作需求,應(yīng)注意智能算法的應(yīng)用,以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對異常網(wǎng)絡(luò)的定位分析。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和監(jiān)控時(shí),主要采用事后處理模式,這種模式不是事前預(yù)防的措施,而是在問題發(fā)生后,才能對問題進(jìn)行控制。但是這種故障處置方式的效果相對不理想。而在人工智能應(yīng)用后,5G網(wǎng)絡(luò)可以把事后才處理的對策轉(zhuǎn)變成為事前預(yù)防工作,防微杜漸,預(yù)防問題發(fā)生,并有效提升客戶滿意度。

    系統(tǒng)設(shè)計(jì)可按照如下內(nèi)容展開設(shè)計(jì)。

    1. 在網(wǎng)絡(luò)正常的情況下,實(shí)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)的獲取,并且將所獲取的數(shù)據(jù)朝向量化的方向轉(zhuǎn)變。

    2. 借助人工智能算法,能完成特征學(xué)習(xí)和降維等工作,促使基于智能算法展開異常網(wǎng)絡(luò)定位工作的順利進(jìn)行。

    3. 對正常樣本點(diǎn)的分布密度展開分析,并對中間存在的異常概率進(jìn)行分析,對存在的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,之后再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行控制。使用AI算法,完成網(wǎng)絡(luò)故障的有效排查,開展網(wǎng)絡(luò)告警的預(yù)診斷工作。利用上述方法,可對故障類型進(jìn)行快速輸出和順利分析,并完成監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

    綜合上述分析,可發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到諸多領(lǐng)域,促進(jìn)了相關(guān)行業(yè)的發(fā)展?,F(xiàn)階段,5G網(wǎng)絡(luò)不僅能提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)作用,還能提升用戶滿意度,已經(jīng)成為人們生活中的一部分。通過對人工智能的應(yīng)用,能實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化水平的提升,能極大提升5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維效率,還能提升5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維質(zhì)量,并降低電信運(yùn)營商的運(yùn)營成本,推動(dòng)相關(guān)企業(yè)的健康發(fā)展。

    三、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

    (一)網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)

    為了推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利進(jìn)行,可對人工智能的關(guān)鍵技術(shù)展開應(yīng)用。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用,能解決業(yè)務(wù)需求之間的矛盾,提高用戶的體驗(yàn)感。因此,為了符合5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化需求,應(yīng)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)的功能,構(gòu)建回歸技術(shù)的運(yùn)用,然而線性回歸技術(shù)雖符合應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn),但預(yù)測或是分析業(yè)務(wù)變化方面不占據(jù)優(yōu)勢。應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)后,再對人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用,可提升網(wǎng)絡(luò)切片的靈活性,進(jìn)而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)切片中的模塊功能。

    (二)業(yè)務(wù)預(yù)測

    為了推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利落實(shí),可應(yīng)用人工智能,有利于業(yè)務(wù)預(yù)測的順利落實(shí),并提高業(yè)務(wù)預(yù)測工作的準(zhǔn)確性。具體表現(xiàn)為,對用戶的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,再對數(shù)據(jù)流的變化展開分析,了解數(shù)據(jù)變化趨勢,完成對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模型的建立。

    (三)無線資源的合理分配

    在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的過程中運(yùn)用人工智能,有利于無線資源合理分配,提升分配資源的合理性。結(jié)合如下表1所示,能得到無線資源的分配方法。

    四、結(jié)語

    文章以5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為研究對象,分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值,再對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的應(yīng)用進(jìn)行分析,最后對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù)展開分析,理解5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的基本情況,發(fā)揮5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的價(jià)值,體現(xiàn)人工智能的作用,更好地提升5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化水平,排除5G網(wǎng)絡(luò)中的問題,實(shí)現(xiàn)相關(guān)行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

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