基于机器学习技术的LTE网优参数自动化设置与推荐系统

摘要

当前LTE网络中各设备厂家通用配置参数和私有无线参数总和已超过8000余个,仅依靠人工经验很难进行精细配置和优化,而且在各类无线场景下的参数配置与网络质量的相关性十分复杂.因此,通所描述的工具和使用机器学习技术中成熟的个性化推荐算法,对LTE小区结构进行特征画像,并在各种精细化的特征场景内进行网络质量多维度评价,实现自动化挖掘和学习各个场景下的局部参数最优配置,并进行平台固化和网优经验共享.