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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.