基于mr的網(wǎng)絡(luò)性能評估及其優(yōu)化方法-資料下載頁
2025-05-02 00:25本頁面
【正文】 x n y 1 y 2 y m 11? f f f ?21 ?22 ?2m f f f ?q1 ?q2 ?qm f f f 111w wq11 112w 11 nw 12? 11n? 211w 121w 212w ?具有高速尋優(yōu)的能力 ?能夠同時處理定量、定性知識； 利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 36 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi) MR數(shù)據(jù)分離流程 輸出參數(shù)確定 絡(luò)學習樣本的獲得 絡(luò)模型的建立 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行 MR分離應(yīng)用 利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 37 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi) MR數(shù)據(jù)分離流程 輸出參數(shù)確定 絡(luò)學習樣本的獲得 絡(luò)模型的建立 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行 MR分離應(yīng)用 ?樣本點要有明確的特征 不能將混淆在一起無法標識室內(nèi)室外的 MR數(shù)據(jù)作為訓練樣本，所取樣本應(yīng)很明確的知道哪些樣本點是室內(nèi) MR、哪些樣本點是室外MR，因此，在采集樣本時候應(yīng)在室內(nèi)、室外分別采集。 ?樣本點要有代表性 要選能夠代表本地環(huán)境的樣本區(qū)域進行采集。無論室內(nèi)室外采樣都應(yīng)該結(jié)合本地特征，選擇具有代表性的區(qū)域進行采集，從而使得訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在區(qū)分本地 MR數(shù)據(jù)的時候準確度更高。 利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 38 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi) MR數(shù)據(jù)分離流程 輸出參數(shù)確定 絡(luò)學習樣本的獲得 絡(luò)模型的建立 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行 MR分離應(yīng)用 針對符合篩選要求的訓練樣本點，對其分配為兩部分；其一，學習數(shù)據(jù)，用來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；其二，檢驗數(shù)據(jù)，用來檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型區(qū)分的置信度。根據(jù)用戶對置信度的要求，需要反復調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的參數(shù)，直至滿足用戶的置信度要求，即可用來對未知的 MR數(shù)據(jù)進行分離，其分離的置信區(qū)間可從檢驗樣本的檢驗結(jié)果獲得。 利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 39 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行室內(nèi) MR數(shù)據(jù)分離流程 輸出參數(shù)確定 絡(luò)學習樣本的獲得 絡(luò)模型的建立 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行 MR分離應(yīng)用 固化訓練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的所有參數(shù)，對現(xiàn)網(wǎng)混合在一起的室內(nèi)室外 MR原始數(shù)據(jù)，利用已建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進行判斷，將室內(nèi) MR數(shù)據(jù)從所有數(shù)據(jù)中分離出來 利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 40 利用MR進行監(jiān)控的流程 開 始采 集 所 有 小 區(qū) M R原 始 數(shù) 據(jù)小 區(qū) 下是 否 有 直 放 站利 用 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 分 離是 否 在直 放 站 覆 蓋 范 圍內(nèi)對 分 離 的 室 內(nèi) M R點 趨 勢 統(tǒng) 計 分 析點 數(shù) 突 變測 量 值 突 變有 源 器 件 故 障部 分 無 源 器 件 故 障下 一 個 M RYNYNNNYY下 一 個 小 區(qū)小 區(qū) M R 點 是 否分 析 完是 否 所 有 小 區(qū)分 析 完根 據(jù) 問 題 嚴 重 性 安排 人 工 現(xiàn) 場 測 試結(jié) 束利用 MR進行直放站室分監(jiān)控 41 流程關(guān)鍵步驟處理方法 監(jiān)控區(qū)域過濾 ? 過濾目的： 排除無關(guān)的MR，加快運算速度 ? 過濾方法： 根據(jù)直放站經(jīng)緯度及 MR定位精度選擇目標范圍內(nèi) MR點 分離室內(nèi) MR ? 分離方法： 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習、建模、分離 ? 分離置信度：根據(jù)需要選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)置信度區(qū)間 室分問題判定 ? 點數(shù)判定法 ：對 MR點數(shù)趨勢分析，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)問題 ? 指標判定法 ：對 MR指標值監(jiān)控分析，判定網(wǎng)絡(luò)問題
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