摘要
本发明公开了一种LTE和5G网络业务负荷预测和网络规划方法及系统,涉及通信网络管理与优化技术领域,包括,通过网络监控系统和传感器收集多源数据,对数据进行清洗和归一化处理,提取网络负荷预测的相关特征,构建量子启发机器模型,将处理后的数据输入模型进行学习并优化模型参数,创建高度仿真的网络数字孪生体,输入量子机器学习模型预测出的业务负荷数据,模拟实施后的网络表现,评估网络性能和资源分配效果,根据评估结果进行动态调整网络切片配置。本发明所述方法通过多源数据采集、清洗和特征工程,以及量子启发机器学习模型,优化网络性能和资源管理,数字孪生体模拟和动态切片配置,确保高负荷下的服务品质,提升了网络规划效率融合。
技术关键词
网络规划方法
网络业务
网络监控系统
机器学习模型
数字孪生体
评估网络性能
特征工程技术
负荷
网络切片
数据
表达式
资源分配
网络规划系统
通信网络管理
机器学习框架
皮尔逊相关系数
网络管理协议
系统为您推荐了相关专利信息
智能解析方法
芯片电路结构
多线程并行处理
数字集成电路验证技术
TensorFlow框架
储能装置
性能预测模型
数字孪生模型
冲击式水轮机
数据分析模块
盾构姿态
液压缸
调控方法
隧道盾构掘进
构建机器学习模型
水土保持监测方法
高精度传感器
无线通信网络
数据处理算法
水土保持监测系统