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文档简介

训练好的训练模型对基站网络潜在问题进行分自动调整网络参数，实时监控调整后的网络参2所述其它相关源的数据包括信号强度、用户位置、网络流量、通从清洗后的数据中提取与网络性能相关的特征，特征包括信号干扰噪所述训练好的深度学习模型对基站网络潜在问题进行分析得出优化决策的具体步骤所述基于自动化脚本根据优化决策自动调整网络参数的具所述实时监控调整后的网络参数，进行对基站网络优化前后的对比所述定期使用新数据注入到训练模型中保持模型的准确性和适应性的具34网技术难以满足企业网络的日新月异的信息化业务需求，基站网络优化是一个复杂的过[0017]从清洗后的数据中提取与网络性能相关的特征，特征包括信号干扰噪声比5[0025]使用训练好的所述深度学习模型对未收集的数据进行预测，识别潜在的网络问[0032]评估优化措施的实际效果，与优化前的性能进行对比以保证基站网络优化的效[0042]图4是本发明的训练好的深度学习模型对基站网络潜在问题进行分析得出优化决6[0045]图7是本发明的定期使用新数据注入到训练模型中保持模型的准确性和适应性的型进行训练的流程图，图4是本发明的训练好的深度学习模型对基站网络潜在问题进行分析得出优化决策的流程图，图5是本发明的基于自动化脚本根据优化决策自动调整网络参数的流程图，图6是本发明的实时监控调整后的网络参数，进行对基站网络优化前后的对[0055]S31从清洗后的数据中提取与网络性能相关的特征，特征包括信号干扰噪声比法或机器学习算法选择对网络性能预测最有影响力的特征，确定影响网络性能的关键特7[0067]S51使用训练好的所述深度学习模型对未收集的数据进行预测，识别潜在的网络[0078]S72评估优化措施的实际效果，与优化前的性能进行对比以保证基站网络优化的8进而从网络设备、用户设备和其他相关源收集过去一个月某个区域内的所有基站性能数9

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