大发welcome信息AISON平台
AISON是以大数据+AI手艺为焦点，集成聚类、分类、神经网络和强化学习等多种算法，打造的网络智能优化新平台。平台通过对工参、MRO、MDT和KPI指标等数据的洗濯和挖掘，实现网络优化事情自动化、智能化和全景化。
连忙咨询产物功效
工参自纠错：经纬度纠偏，方位角展望，天线接反、串接研判
基于MDT数据源中RSRP、经纬度、AOA、TA等多种特征的漫衍，运用聚类、分类、神经网络等算法，精准识别错误工参并纠错。
容量自平衡：高负荷待扩容参数优化、高负荷待扩容预警参数优化
基于MRO、KPI指标，运用小区相关度、蚁群和KNN算法，自动输出参数优化方案。
天馈自优化：弱笼罩优化、重叠笼罩优化、滋扰优化、容量优化
基于MRO、MDT和KPI指标，运用专家履历和强化学习算法，输出权值优化参数。
产物特点
对接生产：生产自动化、一jian自优化
方案准确：方案高可靠、算法高精度
降本zeng效：运营低成本、高效促生产
手艺参数
| 产物？ | 产物功效 | 方案有用率(%) | 备注 |
|---|---|---|---|
| 工参自纠错 | 方位角展望 | 90% | 现chang验证，误差[0,20°] |
| 经纬度研判 | 85% | 现chang验证，城区[0,50m]，郊区[0,100m] | |
| 天线接反 | 98% | 现chang验证 | |
| 串接研判 | 98% | 现chang验证 | |
| 容量自平衡 | 高负荷待扩容 | 75% | 指标验证 |
| 高负荷待扩容预警 | 75% | 指标验证 | |
| 天馈自优化 | 弱笼罩优化 | 3% | 问题小区MR笼罩率改善幅度 |
| 重叠笼罩优化 | 0.50% | 问题小区MR重叠笼罩降低幅度 | |
| 容量优化 | 70% | 容量提升小区占比 |
应用chang景
工参自纠错
2019年“利奇马”过境，运用工参自纠错？槎阅车厥泄げ尉傩腥覆，精准定位台风导致的天线偏移，极大提高了通讯恢复效率。
容量自平衡
2019年某省接入容量自平衡优化平台后，高负荷待扩容和待扩容预警小区占比逐月下降，为网络优化节约了硬件支出和人力成本。
天馈自优化
选取一个弱笼罩优化簇，自动优化后整体弱笼罩率改善3.56%，弱笼罩栅格显着镌汰。
京公网安备11010802043876
