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  • 神州信息AISON平臺

    AISON是以大數據+AI技術為核心,集成聚類、分類、神經網絡和強化學習等多種算法,打造的網絡智能優化新平臺。平臺通過對工參、MRO、MDT和KPI指標等數據的清洗和挖掘,實現網絡優化工作自動化、智能化和全景化。

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    技術參數
    應用場景

    產品功能

    工參自糾錯:經緯度糾偏,方位角預測,天線接反、串接研判

    基于MDT數據源中RSRP、經緯度、AOA、TA等多種特征的分布,運用聚類、分類、神經網絡等算法,精準識別錯誤工參并糾錯。

    容量自均衡:高負荷待擴容參數優化、高負荷待擴容預警參數優化

    基于MRO、KPI指標,運用小區相關度、蟻群和KNN算法,自動輸出參數優化方案。

    天饋自優化:弱覆蓋優化、重疊覆蓋優化、干擾優化、容量優化

    基于MRO、MDT和KPI指標,運用專家經驗和強化學習算法,輸出權值優化參數。

    產品特點

    對接生產:生產自動化、一鍵自優化

    方案準確:方案高可靠、算法高精度

    降本增效:運營低成本、高效促生產

    技術參數

    產品模塊 產品功能 方案有效率(%) 備注
    工參自糾錯 方位角預測 90% 現場驗證,偏差[0,20°]
    經緯度研判 85% 現場驗證,城區[0,50m],郊區[0,100m]
    天線接反 98% 現場驗證
    串接研判 98% 現場驗證
    容量自均衡 高負荷待擴容 75% 指標驗證
    高負荷待擴容預警 75% 指標驗證
    天饋自優化 弱覆蓋優化 3% 問題小區MR覆蓋率改善幅度
    重疊覆蓋優化 0.50% 問題小區MR重疊覆蓋降低幅度
    容量優化 70% 容量提升小區占比

    應用場景


    工參自糾錯

    2019年“利奇馬”過境,運用工參自糾錯模塊對某地市工參進行全網篩查,精準定位臺風導致的天線偏移,極大提高了通信恢復效率。

    容量自均衡

    2019年某省接入容量自均衡優化平臺后,高負荷待擴容和待擴容預警小區占比逐月下降,為網絡優化節約了硬件支出和人力成本。

    天饋自優化

    選取一個弱覆蓋優化簇,自動優化后整體弱覆蓋率改善3.56%,弱覆蓋柵格明顯減少。

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