【摘 要】
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文章以提升用户感知为导向，以4G小区KPI负荷为依据，通过大数据手段自动输出高负荷小区清单，并基于4G小区参数设置、网络结构、用户分布及覆盖情况设计出一套参数自动优化算法，通过机器学习模式输出高负荷小区负荷压降参考方案，助力网优人员初步判断压降举措。同时引入AI技术，在有5G覆盖的场景下，利用UE位置的潮汐性特点，实现不同时间段内基站内部参数的自动校正，达到覆盖最优，最终实现4G小区的负荷压降，进
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文章以提升用户感知为导向，以4G小区KPI负荷为依据，通过大数据手段自动输出高负荷小区清单，并基于4G小区参数设置、网络结构、用户分布及覆盖情况设计出一套参数自动优化算法，通过机器学习模式输出高负荷小区负荷压降参考方案，助力网优人员初步判断压降举措。同时引入AI技术，在有5G覆盖的场景下，利用UE位置的潮汐性特点，实现不同时间段内基站内部参数的自动校正，达到覆盖最优，最终实现4G小区的负荷压降，进而提升用户感知。
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