XGBoost与DNN驱动的无线小区负载均衡自动优化

"本文主要探讨了基于机器学习技术的无线小区负载均衡自优化问题，针对当前无线网络运维中面临的挑战，提出了一种结合XGBoost和DNN的自优化方法。这种方法能有效地预测和调整无线小区的负载均衡参数，以提高网络效率和精准度。通过实验，该方法在切换事件预测上的准确率达到了97.3%，切换门限的拟合优度在0.6至0.8之间，验证了其在无线网络自优化中的潜力。" 在4G和5G网络快速发展的背景下，无线网络的运维成本不断增加，引入人工智能技术来解决这一问题变得日益迫切。文献研究显示，人工智能已经在异常检测、指标预测、网络规划等多个领域展现出应用价值。然而，基于机器学习的网络参数自优化仍然是一个相对较新的研究领域，具有较大的发展空间。 无线小区负载均衡优化是通信网络优化的关键环节，其目标是在有覆盖重叠的小区间实现流量的公平分布。传统的方法依赖于人工经验和手动调整，效率低下且准确性有限。以吉林省四个城市为例，处理大量负载不均小区的参数调整工作量巨大，人工处理难以胜任。 为此，本文提出了使用XGBoost和DNN的联合解决方案。XGBoost是一种强大的集成学习算法，能够通过迭代提升预测模型的性能，而DNN则以其深度学习能力擅长处理复杂的数据模式识别任务。通过这两种技术，系统可以自动学习和预测导致负载不均衡的因素，如切换事件和切换门限，从而自动调整无线网络参数，实现高效精准的负载均衡。 实验结果表明，所提出的算法在预测切换事件时表现出高准确性，而在拟合切换门限时也有较好的表现，这证明了该方法在实际无线网络环境中实施的可能性。这种基于机器学习的自优化策略有望显著降低运维成本，提升网络性能，为未来的无线网络智能化提供有力的技术支持。 本文深入研究了机器学习在无线小区负载均衡自优化中的应用，通过XGBoost和DNN的组合，实现了参数的自动化调整，为解决大规模无线网络的优化问题提供了创新思路。未来，随着更多机器学习算法的不断发展，预计在无线网络优化领域的应用会更加广泛和深入。