【摘 要】
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在5G网络大规模部署的背景下,如何灵活高效地盘活现网存量资源、精准评估站点退网成为了急需解决的问题。基于AI分析技术处理栅格化的MR （回填经纬度）采样数据,从覆盖和容量两大维度切入,引入基于机器学习模型（XGBoost）构建的网络分层算法,建立网络分层覆盖模型,再结合机器学习模型（Random Forest）构建的容量分摊算法,评估站点退网的可行性,最终给出退网建议,为逼迁等被动拆除站点的退网评
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在5G网络大规模部署的背景下,如何灵活高效地盘活现网存量资源、精准评估站点退网成为了急需解决的问题。基于AI分析技术处理栅格化的MR （回填经纬度）采样数据,从覆盖和容量两大维度切入,引入基于机器学习模型（XGBoost）构建的网络分层算法,建立网络分层覆盖模型,再结合机器学习模型（Random Forest）构建的容量分摊算法,评估站点退网的可行性,最终给出退网建议,为逼迁等被动拆除站点的退网评估工作和拆闲补忙、补盲等资源盘活工作提供了全新的思路。
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