河北移动基站退服统计系统设计与实现——基于人工智能与机器学习

"这篇文档是关于人工智能和机器学习在河北移动基站退服统计系统设计与实现中的应用。文章深入探讨了中国移动通信网络的两级集中管理机制，并阐述了如何通过集中监控、操作、分析等手段提升网络管理效率。作者强调了专业网管系统和信息化平台在支撑集中化生产管理中的关键作用，并指出在必要时进行本地开发以补充现有系统功能的不足。文中详述了作者在基站退服统计系统项目中的贡献，该系统生成的报告已成为基站退服比考核的数据基础。此外，文档还涉及了网管系统性能指标完整率核查工具的设计与实现过程。关键词包括网络管理结构、网管接口、基站退服以及网管数据完整率。" 这篇论文详细介绍了中国移动通信网络的管理体系，特别是在河北地区，采用的是一种集团和省级的两级集中管理模式，旨在构建一个以网络集中监控、网元集中操作、性能分析、数据制作、资源调度和网优方案制定为核心的网络生产管理指挥调度体系。随着这一体系的实施，省公司对网元的集中管理比率逐渐提高，最终目标是实现全网的集中维护和管理。 为了支持这一管理体系，河北移动已经建设了多种专业网管系统，如话务网管、数据网管和电子运维系统，以及信息化平台。这些系统对于实现集中化的生产管理起到了至关重要的作用。然而，当现有的网管系统无法及时满足特定需求时，本地开发成为一种补充手段。在确保开发难度适中、周期短且不会过度消耗资源的情况下，进行本地开发可以快速响应紧迫需求，并为将来将这些功能纳入专业网管系统做好准备。 文章的焦点是基站退服统计系统的开发与实现，作者在这个项目中承担了需求调研、系统设计和实施的全部工作。这个系统生成的基站退服统计报告已经成为评估河北移动基站退服比的重要依据。此外，作者还参与了网管系统性能指标完整率核查工具的调研阶段，该工具对于确保网管数据的准确性至关重要。 关键词所涵盖的领域包括网络管理架构（网络管理结构）、网管系统间的交互（网管接口）、基站服务中断的问题（基站退服）以及确保网管数据完整性的重要性（网管数据完整率）。这些关键词揭示了论文的核心内容，即在网络管理中如何利用人工智能和机器学习技术来优化统计和分析过程，以提升服务质量并有效应对网络故障。