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一种基于机器学习的LTE高铁故障识别方法与实例
文献摘要：
为保证高铁LTE网络质量,提升客户感知,及时识别并解决高铁LTE网络故障至关重要.现有技术识别高铁故障主要依靠道路测试与网管后台数据,不仅耗时耗力,而且由于高铁专网多采用拉远与小区合并建设方式,故障具体点位和隐性故障难以定位.在此背景下,本文提出了一种基于大数据和机器学习,针对高铁网络特性的天馈故障识别方法,可有效提升高铁专网故障识别与定位的准确性,同时节省大量人力物力.
文献关键词：
高铁专网;机器学习;故障识别
中图分类号：
作者姓名：
何蕊馨
作者机构：
中国移动通信集团设计院有限公司陕西分公司,西安 710077
文献出处：
引用格式：
[1]何蕊馨-.一种基于机器学习的LTE高铁故障识别方法与实例)[J].电信工程技术与标准化,2022(02):62-67
A类：
B类：
基于机器学习,LTE,故障识别方法,网络质量,客户感知,网络故障,现有技术,技术识别,道路测试,网管,后台数据,耗力,高铁专网,小区合并,建设方式,隐性故障,以定,高铁网络,网络特性,天馈,识别与定位,时节,人力物力
AB值：
0.426436
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