5G网络优化中人工智能的运用分析

张景瑜

【摘  要】 文章以5G网络优化为基础，分析人工智能的运用情况，经过人工智能的应用，可提升5G网络优化的优化水平，推动5G网络更好地为用户提供服务。首先明确5G网络优化中人工智能的价值和意义，其次对5G网络优化中人工智能的运用进行优化，最后分析5G网络优化中人工智能的关键技术，以提升5G网络优化水平。

【关键词】 5G网络；人工智能；信息技术

社会经济不断发展，推动了技术更新，5G技术的不断优化，也推动了相关行业的发展。在5G網络应用时，需要不断实现5G网络优化工作，在优化时可对人工智能进行应用，进而推动5G网络的服务作用。基于此，文章对5G网络优化中人工智能的运用进行分析，先分析5G网络优化中人工智能的价值，再对5G网络优化中人工智能的具体运用展开分析，最后对5G网络优化中人工智能运用时的关键技术展开分析，保障5G网络优化的顺利完成，实现5G网络的服务作用体现，推动相关行业的健康发展。

一、5G网络优化中人工智能的价值

（一）实现自动化发展

信息技术在不断发展过程中暴露出了一些问题，主要包括成本相对较高、效率相对不高等。4G网络在应用时，会存在信息收集工作效率相对不高的情况，主要使用用户投诉记录、MOC的报告，DT、CQT和ATU、MDT等方式实现信息获取，这些方式虽然都能实现信息的获取，但是这些方式无法满足5G网络优化的需求。通过人工智能的应用，不仅能满足信息收集方式的更改，还能提升工作效率。降低网络运行发展的成本，使5G网络向自动化的方向发展。

（二）提升决策能力

在5G网络发展中，需要管理更多的资源和业务流量，所以需要提升5G网络的决策能力。5G网络智能化发展，需要建立在传统移动通信技术的基础上，并让流量模型的复杂程度进行提升，从而为用户的满意度提升奠定基础。

（三）结合业务特征实现服务供应

5G网络优化过程中应用人工智能，有利于实现结合业务特征完成服务供应，提高信息利用率。现阶段，业务分类会经过网络结构服务，说明网络架构具有单一性的特点，所以无法满足用户个性化需求。在人工智能应用后，能对单一的网络进行优化，使得网络工作的效率得以提升。因此要结合用户的业务类型，提出具有针对性的服务，让服务能满足用户的诉求。

二、5G网络优化中人工智能的具体应用

（一）基于深度神经网络进行参数智能优化

为了5G网络优化的顺利进行，可展开人工智能的应用，能满足基于深度神经网络进行的参数智能优化。5G网络的应用，使大数据信息处理方面、精细化配置方面的成效突出。参数分析以及管理水平提高，深度神经网络可实现，且5G的网络效率是可快速提升，而且网络的优化、运维、管理成本可得到有效控制。在5G运维的基础上，可积累丰富的实践经验，无线参数的配置可得以满足。分析系统的流程设计，以快特点为基础进行建模工作，信息可以包括地形、地貌、受众，以及移动小区四周结构。以量化特点为属性，让其可成为多元化，甚至是无限的场景。运用深度的神经算法，发挥算法的功能和作用，将样本的规模和实践展开分析，最后结合实践经验，实现对样本的对比和筛选，推动5G网络优化工作顺利进行。

（二）基于机器学习实现覆盖优化系统

选用MRO，完成对评估矩阵的构建，实现对小区和相关的网络覆盖优化关系展开顺利梳理，在这一基础上，实现对评估矩阵的完善，满足系统预制规划的需求，促使小区能获取更好的软件、硬件参数等内容，推动5G网络优化工作的顺利开展。

对小区的特征属性进行研究，明确网络参数，清晰业务类型，根据业务逻辑可顺利分析样本，进一步拓展向量化模式，还可对预处理进行动态管理，使各预测指标有效高速地获得对应画像，这样网络的覆盖则更全面、精准，使5G网络能更好地为用户提供服务。

以网络化实践经验为基础。优化5G网络的过程中，可以充分运用决策树的算法。如优化参数的实际过程中，可有效生成规则树，从而为特征数据信息的获取奠定基础，再对聚类回归算法展开利用，促使有关的关系结构能实现顺利应用。

在数据信息预处理期间，需要关注数学特征，并以此为基础，实现关键指标的合理分析，再对网络运维优化中的问题展开分析，推动5G网络优化工作的顺利完成。

（三）基于遗传算法运行隐患预测与巡检

在5G网络优化中实现人工智能算法的应用，可实现基于遗传算法运行隐患与巡检工作。通过预测与巡检工作，可以预测网络问题，并预防网络故障，大幅度提升用户满意度，减少投诉事件的发生。对隐患开展巡查以及预测工作时，可对动态化模式展开利用，能获取相关有价值的数据信息，并从多角度入手，满足可视化进程的战略目标。

所以可从多个维度触发完成对5G网络的优化，同时还要发挥人工智能的价值，实现实时预测数据，并找到重点区域的关键点，并自动输出诊断方案，促使工单派发时效性的提升。在发现故障问题后，可采取适宜的控制措施，解决问题，并实现资源利用率和维护水平的提升，再对系统的设计流程展开分析。

1. 以维度指标为基础，实现站点画像的获取，如遇见网络问题，要对其进行控制，维护系统的稳定性。

2. 充分运用大数据技术，以及深度神经网络，获取多条警告信息，针对历史经验和工艺参数进行分析，顺利开展后续的网络告警以及预测工作。同时，可以与之前遇到的问题结合分析，拟定最优方案，实现系统自主更新，合理控制隐患问题。

3. 以站点画像以及隐患管理为基础，做好防范隐患的工作，若隐患发生，需针对隐患问题形成合理、科学且具有针对性的方案，合理控制隐患。

4. 整理工单数据，在工作过程中要做好融合，在适当时机展开挖掘、归并工作，合并一些过高的工单，删除多余部分，提高工作水平。

（四）基于数学模型展开工单规则分析

在5G网络优化中应用人工智能，能实现基于数学模型展开工单规则的分析。具体分析时，首先需要建立相应的数学模型，利用监督机器学习算法完成对5G网络特征和工单反馈结果的研究；其次，需要对结果展开分析，促使工单的智能分析和智能派发；最后，需要结合系统的基本情况，對设计流程展开分析。

1. 在实施方案的前后，能对工单的指标展开及时的记录，并配合画像工程师完成问题特征的研究，再对问题进行控制，满足相关工作的顺利落实。

2. 画像时需要建立机器和数学模型，并以此为基础，配合复杂特征等内容，实现工单的智能派发，满足工作的顺利进行。

3. 对特征画像展开研究，并对其进行优化和反馈。不仅可以推动机器学习能力得以提升，满足人员能力库、网络分析经验库和网络问题特征库的不断积累，还可以满足基于数学模型展开工单规则分析需求，推动5G网络优化工作的顺利开展。

（五）基于智能算法展开异常网络定位

为了满足5G网络优化工作需求，应注意智能算法的应用，以此为基础实现对异常网络的定位分析。在网络运维和监控时，主要采用事后处理模式，这种模式不是事前预防的措施，而是在问题发生后，才能对问题进行控制。但是这种故障处置方式的效果相对不理想。而在人工智能应用后，5G网络可以把事后才处理的对策转变成为事前预防工作，防微杜渐，预防问题发生，并有效提升客户满意度。

系统设计可按照如下内容展开设计。

1. 在网络正常的情况下，实现特征数据的获取，并且将所获取的数据朝向量化的方向转变。

2. 借助人工智能算法，能完成特征学习和降维等工作，促使基于智能算法展开异常网络定位工作的顺利进行。

3. 对正常样本点的分布密度展开分析，并对中间存在的异常概率进行分析，对存在的异常数据进行筛选，之后再对这些数据进行控制。使用AI算法，完成网络故障的有效排查，开展网络告警的预诊断工作。利用上述方法，可对故障类型进行快速输出和顺利分析，并完成监督学习的应用。

综合上述分析，可发现人工智能已经被广泛地应用到诸多领域，促进了相关行业的发展。现阶段，5G网络不仅能提高网络服务作用，还能提升用户满意度，已经成为人们生活中的一部分。通过对人工智能的应用，能实现5G网络优化水平的提升，能极大提升5G网络的运维效率，还能提升5G网络的运维质量，并降低电信运营商的运营成本，推动相关企业的健康发展。

三、5G网络优化中人工智能的关键技术

（一）网络切片技术

为了推进5G网络优化工作的顺利进行，可对人工智能的关键技术展开应用。该项技术的应用，能解决业务需求之间的矛盾，提高用户的体验感。因此，为了符合5G网络的优化需求，应结合网络基础设施发挥网络切片技术的功能，构建回归技术的运用，然而线性回归技术虽符合应用标准，但预测或是分析业务变化方面不占据优势。应用网络切片技术后，再对人工智能技术进行应用，可提升网络切片的灵活性，进而增强网络切片中的模块功能。

（二）业务预测

为了推进5G网络优化工作的顺利落实，可应用人工智能，有利于业务预测的顺利落实，并提高业务预测工作的准确性。具体表现为，对用户的业务需求和数据进行收集，再对数据流的变化展开分析，了解数据变化趋势，完成对网络业务模型的建立。

（三）无线资源的合理分配

在5G网络优化的过程中运用人工智能，有利于无线资源合理分配，提升分配资源的合理性。结合如下表1所示，能得到无线资源的分配方法。

四、结语

文章以5G网络优化为研究对象，分析5G网络优化中人工智能的价值，再对5G网络优化中人工智能的应用进行分析，最后对5G网络优化中人工智能的关键技术展开分析，理解5G网络优化中人工智能的基本情况，发挥5G网络优化的价值，体现人工智能的作用，更好地提升5G网络的优化水平，排除5G网络中的问题，实现相关行业的稳健发展。

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