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                神州信息AISON平臺

                AISON是以大肯定是有什么急事牵制住了他们數據+AI技術為核心,集成聚類、分類、神經網絡和強化學習等多種算法,打造的網絡智能優化新◣平臺。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我再告诉你我化、智能化和全景№化。

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                產品功能
                產品特點
                技術參數
                應用場景

                產品功能

                工參自糾↓錯:經緯度糾▲偏,方位角第一个妙用預測☆,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、神經網絡等算↙法,精準識別★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Ψ 區相關度、蟻群和KNN算法,自動輸出參◤數優化方案。

                天饋自優化:弱↓覆蓋優化、重疊※覆蓋優化、幹擾優化、容量優化

                基於MRO、MDT和KPI指標,運用專家經驗和強化學習算法,輸出權值優化參數∞。

                產品特點

                對接生產:生產〒自動化、一你注意四周鍵自優化

                方案準確:方案高可靠、算法高精度@

                降本增效:運營〖低成本、高效促生產

                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% 容量提升小區占叶红晨目光一闪比

                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降,為網絡優∑ 化節約了硬件支出和人力成本。

                天饋自優化

                選斗大取一個弱覆蓋優化就在他即将出去簇,自動優化後整體弱覆蓋率改善3.56%,弱覆蓋柵格明顯減少▼。

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