5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用分析

張景瑜

【摘? 要】 文章以5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為基礎(chǔ)，分析人工智能的運(yùn)用情況，經(jīng)過人工智能的應(yīng)用，可提升5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的優(yōu)化水平，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)更好地為用戶提供服務(wù)。首先明確5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值和意義，其次對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行優(yōu)化，最后分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，以提升5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化水平。

【關(guān)鍵詞】 5G網(wǎng)絡(luò)；人工智能；信息技術(shù)

社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，推動(dòng)了技術(shù)更新，5G技術(shù)的不斷優(yōu)化，也推動(dòng)了相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。在5G網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用時(shí)，需要不斷實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作，在優(yōu)化時(shí)可對人工智能進(jìn)行應(yīng)用，進(jìn)而推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)作用?；诖?，文章對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行分析，先分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值，再對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的具體運(yùn)用展開分析，最后對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能運(yùn)用時(shí)的關(guān)鍵技術(shù)展開分析，保障5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的順利完成，實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)作用體現(xiàn)，推動(dòng)相關(guān)行業(yè)的健康發(fā)展。

一、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值

（一）實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化發(fā)展

信息技術(shù)在不斷發(fā)展過程中暴露出了一些問題，主要包括成本相對較高、效率相對不高等。4G網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用時(shí)，會(huì)存在信息收集工作效率相對不高的情況，主要使用用戶投訴記錄、MOC的報(bào)告，DT、CQT和ATU、MDT等方式實(shí)現(xiàn)信息獲取，這些方式雖然都能實(shí)現(xiàn)信息的獲取，但是這些方式無法滿足5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的需求。通過人工智能的應(yīng)用，不僅能滿足信息收集方式的更改，還能提升工作效率。降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行發(fā)展的成本，使5G網(wǎng)絡(luò)向自動(dòng)化的方向發(fā)展。

（二）提升決策能力

在5G網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中，需要管理更多的資源和業(yè)務(wù)流量，所以需要提升5G網(wǎng)絡(luò)的決策能力。5G網(wǎng)絡(luò)智能化發(fā)展，需要建立在傳統(tǒng)移動(dòng)通信技術(shù)的基礎(chǔ)上，并讓流量模型的復(fù)雜程度進(jìn)行提升，從而為用戶的滿意度提升奠定基礎(chǔ)。

（三）結(jié)合業(yè)務(wù)特征實(shí)現(xiàn)服務(wù)供應(yīng)

5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中應(yīng)用人工智能，有利于實(shí)現(xiàn)結(jié)合業(yè)務(wù)特征完成服務(wù)供應(yīng)，提高信息利用率?，F(xiàn)階段，業(yè)務(wù)分類會(huì)經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)服務(wù)，說明網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有單一性的特點(diǎn)，所以無法滿足用戶個(gè)性化需求。在人工智能應(yīng)用后，能對單一的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，使得網(wǎng)絡(luò)工作的效率得以提升。因此要結(jié)合用戶的業(yè)務(wù)類型，提出具有針對性的服務(wù)，讓服務(wù)能滿足用戶的訴求。

二、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的具體應(yīng)用

（一）基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)智能優(yōu)化

為了5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的順利進(jìn)行，可展開人工智能的應(yīng)用，能滿足基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的參數(shù)智能優(yōu)化。5G網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，使大數(shù)據(jù)信息處理方面、精細(xì)化配置方面的成效突出。參數(shù)分析以及管理水平提高，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實(shí)現(xiàn)，且5G的網(wǎng)絡(luò)效率是可快速提升，而且網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化、運(yùn)維、管理成本可得到有效控制。在5G運(yùn)維的基礎(chǔ)上，可積累豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，無線參數(shù)的配置可得以滿足。分析系統(tǒng)的流程設(shè)計(jì)，以快特點(diǎn)為基礎(chǔ)進(jìn)行建模工作，信息可以包括地形、地貌、受眾，以及移動(dòng)小區(qū)四周結(jié)構(gòu)。以量化特點(diǎn)為屬性，讓其可成為多元化，甚至是無限的場景。運(yùn)用深度的神經(jīng)算法，發(fā)揮算法的功能和作用，將樣本的規(guī)模和實(shí)踐展開分析，最后結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對樣本的對比和篩選，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作順利進(jìn)行。

（二）基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)覆蓋優(yōu)化系統(tǒng)

選用MRO，完成對評估矩陣的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)對小區(qū)和相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化關(guān)系展開順利梳理，在這一基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對評估矩陣的完善，滿足系統(tǒng)預(yù)制規(guī)劃的需求，促使小區(qū)能獲取更好的軟件、硬件參數(shù)等內(nèi)容，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利開展。

對小區(qū)的特征屬性進(jìn)行研究，明確網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，清晰業(yè)務(wù)類型，根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯可順利分析樣本，進(jìn)一步拓展向量化模式，還可對預(yù)處理進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理，使各預(yù)測指標(biāo)有效高速地獲得對應(yīng)畫像，這樣網(wǎng)絡(luò)的覆蓋則更全面、精準(zhǔn)，使5G網(wǎng)絡(luò)能更好地為用戶提供服務(wù)。

以網(wǎng)絡(luò)化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)。優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)的過程中，可以充分運(yùn)用決策樹的算法。如優(yōu)化參數(shù)的實(shí)際過程中，可有效生成規(guī)則樹，從而為特征數(shù)據(jù)信息的獲取奠定基礎(chǔ)，再對聚類回歸算法展開利用，促使有關(guān)的關(guān)系結(jié)構(gòu)能實(shí)現(xiàn)順利應(yīng)用。

在數(shù)據(jù)信息預(yù)處理期間，需要關(guān)注數(shù)學(xué)特征，并以此為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵指標(biāo)的合理分析，再對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化中的問題展開分析，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利完成。

（三）基于遺傳算法運(yùn)行隱患預(yù)測與巡檢

在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)人工智能算法的應(yīng)用，可實(shí)現(xiàn)基于遺傳算法運(yùn)行隱患與巡檢工作。通過預(yù)測與巡檢工作，可以預(yù)測網(wǎng)絡(luò)問題，并預(yù)防網(wǎng)絡(luò)故障，大幅度提升用戶滿意度，減少投訴事件的發(fā)生。對隱患開展巡查以及預(yù)測工作時(shí)，可對動(dòng)態(tài)化模式展開利用，能獲取相關(guān)有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，并從多角度入手，滿足可視化進(jìn)程的戰(zhàn)略目標(biāo)。

所以可從多個(gè)維度觸發(fā)完成對5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，同時(shí)還要發(fā)揮人工智能的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)測數(shù)據(jù)，并找到重點(diǎn)區(qū)域的關(guān)鍵點(diǎn)，并自動(dòng)輸出診斷方案，促使工單派發(fā)時(shí)效性的提升。在發(fā)現(xiàn)故障問題后，可采取適宜的控制措施，解決問題，并實(shí)現(xiàn)資源利用率和維護(hù)水平的提升，再對系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程展開分析。

1. 以維度指標(biāo)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)畫像的獲取，如遇見網(wǎng)絡(luò)問題，要對其進(jìn)行控制，維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2. 充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲取多條警告信息，針對歷史經(jīng)驗(yàn)和工藝參數(shù)進(jìn)行分析，順利開展后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)告警以及預(yù)測工作。同時(shí)，可以與之前遇到的問題結(jié)合分析，擬定最優(yōu)方案，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自主更新，合理控制隱患問題。

3. 以站點(diǎn)畫像以及隱患管理為基礎(chǔ)，做好防范隱患的工作，若隱患發(fā)生，需針對隱患問題形成合理、科學(xué)且具有針對性的方案，合理控制隱患。

4. 整理工單數(shù)據(jù)，在工作過程中要做好融合，在適當(dāng)時(shí)機(jī)展開挖掘、歸并工作，合并一些過高的工單，刪除多余部分，提高工作水平。

（四）基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則分析

在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中應(yīng)用人工智能，能實(shí)現(xiàn)基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則的分析。具體分析時(shí)，首先需要建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，利用監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成對5G網(wǎng)絡(luò)特征和工單反饋結(jié)果的研究；其次，需要對結(jié)果展開分析，促使工單的智能分析和智能派發(fā)；最后，需要結(jié)合系統(tǒng)的基本情況，對設(shè)計(jì)流程展開分析。

1. 在實(shí)施方案的前后，能對工單的指標(biāo)展開及時(shí)的記錄，并配合畫像工程師完成問題特征的研究，再對問題進(jìn)行控制，滿足相關(guān)工作的順利落實(shí)。

2. 畫像時(shí)需要建立機(jī)器和數(shù)學(xué)模型，并以此為基礎(chǔ)，配合復(fù)雜特征等內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)工單的智能派發(fā)，滿足工作的順利進(jìn)行。

3. 對特征畫像展開研究，并對其進(jìn)行優(yōu)化和反饋。不僅可以推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)能力得以提升，滿足人員能力庫、網(wǎng)絡(luò)分析經(jīng)驗(yàn)庫和網(wǎng)絡(luò)問題特征庫的不斷積累，還可以滿足基于數(shù)學(xué)模型展開工單規(guī)則分析需求，推動(dòng)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利開展。

（五）基于智能算法展開異常網(wǎng)絡(luò)定位

為了滿足5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作需求，應(yīng)注意智能算法的應(yīng)用，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)對異常網(wǎng)絡(luò)的定位分析。在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維和監(jiān)控時(shí)，主要采用事后處理模式，這種模式不是事前預(yù)防的措施，而是在問題發(fā)生后，才能對問題進(jìn)行控制。但是這種故障處置方式的效果相對不理想。而在人工智能應(yīng)用后，5G網(wǎng)絡(luò)可以把事后才處理的對策轉(zhuǎn)變成為事前預(yù)防工作，防微杜漸，預(yù)防問題發(fā)生，并有效提升客戶滿意度。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)可按照如下內(nèi)容展開設(shè)計(jì)。

1. 在網(wǎng)絡(luò)正常的情況下，實(shí)現(xiàn)特征數(shù)據(jù)的獲取，并且將所獲取的數(shù)據(jù)朝向量化的方向轉(zhuǎn)變。

2. 借助人工智能算法，能完成特征學(xué)習(xí)和降維等工作，促使基于智能算法展開異常網(wǎng)絡(luò)定位工作的順利進(jìn)行。

3. 對正常樣本點(diǎn)的分布密度展開分析，并對中間存在的異常概率進(jìn)行分析，對存在的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，之后再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行控制。使用AI算法，完成網(wǎng)絡(luò)故障的有效排查，開展網(wǎng)絡(luò)告警的預(yù)診斷工作。利用上述方法，可對故障類型進(jìn)行快速輸出和順利分析，并完成監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用。

綜合上述分析，可發(fā)現(xiàn)人工智能已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到諸多領(lǐng)域，促進(jìn)了相關(guān)行業(yè)的發(fā)展?，F(xiàn)階段，5G網(wǎng)絡(luò)不僅能提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)作用，還能提升用戶滿意度，已經(jīng)成為人們生活中的一部分。通過對人工智能的應(yīng)用，能實(shí)現(xiàn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化水平的提升，能極大提升5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維效率，還能提升5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維質(zhì)量，并降低電信運(yùn)營商的運(yùn)營成本，推動(dòng)相關(guān)企業(yè)的健康發(fā)展。

三、5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù)

（一）網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)

為了推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利進(jìn)行，可對人工智能的關(guān)鍵技術(shù)展開應(yīng)用。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用，能解決業(yè)務(wù)需求之間的矛盾，提高用戶的體驗(yàn)感。因此，為了符合5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化需求，應(yīng)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)的功能，構(gòu)建回歸技術(shù)的運(yùn)用，然而線性回歸技術(shù)雖符合應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，但預(yù)測或是分析業(yè)務(wù)變化方面不占據(jù)優(yōu)勢。應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)后，再對人工智能技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用，可提升網(wǎng)絡(luò)切片的靈活性，進(jìn)而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)切片中的模塊功能。

（二）業(yè)務(wù)預(yù)測

為了推進(jìn)5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的順利落實(shí)，可應(yīng)用人工智能，有利于業(yè)務(wù)預(yù)測的順利落實(shí)，并提高業(yè)務(wù)預(yù)測工作的準(zhǔn)確性。具體表現(xiàn)為，對用戶的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，再對數(shù)據(jù)流的變化展開分析，了解數(shù)據(jù)變化趨勢，完成對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模型的建立。

（三）無線資源的合理分配

在5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的過程中運(yùn)用人工智能，有利于無線資源合理分配，提升分配資源的合理性。結(jié)合如下表1所示，能得到無線資源的分配方法。

四、結(jié)語

文章以5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為研究對象，分析5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的價(jià)值，再對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的應(yīng)用進(jìn)行分析，最后對5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的關(guān)鍵技術(shù)展開分析，理解5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中人工智能的基本情況，發(fā)揮5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的價(jià)值，體現(xiàn)人工智能的作用，更好地提升5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化水平，排除5G網(wǎng)絡(luò)中的問題，實(shí)現(xiàn)相關(guān)行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

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