数据挖掘在无线网络优化中的应用

2024-03-25张蕴逸

通信电源技术 2024年1期

关键词：无线网络数据挖掘环节

张蕴逸

（中国矿业大学数学学院，江苏徐州 221116）

0 引言

随着无线网络技术的高速发展，网络优化处理工作的质量受到了更多的关注，因此要利用数据挖掘技术建立更加完整的技术升级模式，优化无线网络资源利用率的同时，提高数据利用率，共同促进无线网络运行工作的进步。

1 无线网络优化概述

1.1 内涵

无线网络优化指的是通过对现有已运行的网络进行话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析以及硬件检查等，找出影响网络质量的原因，并通过修改参数、调整网络结构与设备配置、采取某些技术手段等，更好地贴合系统现阶段无线网络指标要求展开相关工作，在构建优化处理模式的基础上，更好地发挥网络资源优势。无线网络优化环节处于动态、周期性的控制环境中，对应的优化模式也要秉持规范化处理原则予以升级改良[1]。

与此同时，无线网络优化工作的开展过程中，要结合无线网络质量指标落实具体工作环节，更好地提高阶段性运维控制质量。无线网络质量优化指标如表1 所示。

表1 无线网络质量优化指标

1.2 一般流程

为保证无线网络优化工作有序开展，要依据规范化流程的控制标准，落实具体工作，进一步提升无线网络优化的综合效果。优化无线网络的具体流程如图1 所示。

图1 无线网络优化的流程

2 数据挖掘技术在无线网络优化中的应用内容

在无线网络优化工作的开展过程中，要基于无线网络应用运行的需求，积极完善优化方案。利用数据挖掘技术建立有效的数据管理模式，确保应用控制工作合理、有效，进一步提升无线网络的应用效率。要想更好地落实大数据挖掘技术的应用要点，就要从具体的数据管理环节入手，保证数据优化环节中相关内容都能依次落实，便于数据调用和数据控制，最大限度地维护无线网络优化工作的整体效益[2]。

2.1 数据采集

对于无线网络优化工作而言，工程参数优化是非常重要的手段之一，而要想提高工程参数的匹配效果，就要完善数据采集过程，依照工程项目的实际需求保证数据基础性采集的规范性与合理性。具体内容如图2 所示。

图2 工程参数优化内容

第一，采集天线性能参数数据。主要是对天线增益、极化方式和波束宽度等基础参数进行汇总管理，深度挖掘数据关联性，建构完整的数据汇总控制模式，确保相关数据能为后续工作的落实提供保障，维持无线网络优化的综合效益。

第二，采集小区物理参数数据。对天线的具体高度、下倾角度和方位角等基础参数展开深度挖掘，汇总采集结果的基础上，针对城区选取中等增益天线、针对郊区选取较高增益天线。

第三，采集频率规划调整数据。主要是采集频率复用方式调整结果的相关参数，并对载波频率参数予以汇总，完成数据处理，以此作为后续网络优化升级的基本依据[3]。

第四，采集小区属性调整数据。完成小区属性调整数据的采集汇总，并结合实际数据情况确保无线网络优化环节的匹配度满足预期，从而共同维系后续工作的质量效果。

总之，在无线网络优化工作的开展过程中，数据采集的样本随机性越高，对数据处理结果的准确性影响越大，因此要充分发挥数据挖掘技术的应用优势，保证数据采集的完整性和全面性，尽量维持样本数据采集的随机水平，优化数据后续处理效果。与此同时，大数据分析平台能更好地弥补传统数据采集单一化的问题，实现全局数据采集工作目标，以确保后续数据处理工作能依据采集的数据逐步落实，维护无线网络优化工作的综合效益[4]。

2.2 数据分析

对于无线网络优化工作而言，优化体系的实质就是配合网络建设整体规划完成数据的统筹升级，升级无线网络设计手段，更好地搭建完整的网络配置模式，从而维护综合应用水平。

2.2.1 网络统计分析

在开展无线组网规划工作的基础上，数据信息呈现出海量化发展趋势，要想更好地发挥数据优势，就要以更加便捷的方式对数据进行汇总处理后精简分析模式，应用更加便捷的数据处理器，以便能在发挥数据优势的同时减少工作量。数据挖掘技术能有效搭建完整的工具类控制模式，在快速提取数据信息关键点的基础上，评估数据之间的关系，优化高价值信息的利用率，从而辅助运营主体更好地制定科学性决策[5]。

2.2.2 网络关联分析

网络技术不断发展的时代背景下，不同制式的网络之间存在潜在关联性，借助数据挖掘技术能更好地对数据特定关系予以分析管理，有效提高市场化数据、业务化数据、网络建设类数据等内容的协同分析。基于数据挖掘处理标准，深度挖掘数据之间的关联性，共建更加科学稳定的数据管理平台，满足大数据综合应用的基本要求，确保数据管理工作能协同落实，从而进一步促进网络优化工作的实时性管理。

2.2.3 网络预测分析

在落实无线网络优化工作规划的过程中，要针对业务量趋势进行精准化预测分析，以便充分发挥数据挖掘工具的应用价值。在业务预测分析环节中，数据挖掘工具能将数据按照具体分析单位予以划分，并结合特定时间范围实现数据校验管理，确保能对网络优化工作的所有细节展开精准化管控，辅助网络扩容等工作顺利开展。基于此，在数据分析环节应用大数据挖掘技术，针对采集的数据展开精准化评估和分析管理，确保相关联任务都能逐步落实，共同维系数据分析工作的综合水平[6]。

2.3 数据存储

利用数据挖掘技术完成数据汇总和数据分析工作后，就能整合数据之间的关联性，然后建立较为科学的数据存储体系，保证数据挖掘等工作都能陆续开展。在无线网络优化控制体系内，数据存储环节能为数据优化应用提供保障，满足大数据处理的具体需求，确保数据统一化控制工作也能依照规划陆续展开。

2.4 数据应用

2.4.1 无线网络性能预测和建模

在网络资源的管理工作中，由于网络环境复杂，会有诸多因素对无线网络优化方案的落实产生影响，为此要依照无线网络的应用要求，在全面分析无线网络性能情况的同时，积极融合新型技术方案，共同了解数据之间的关联情况，从而搭建有效的数据评估分析机制，配合诊断环节、数据挖掘环节等，依据多元非线性函数关系，进一步实现数据的定量分析和定性分析，并在研究基础上完成建模，为无线网络优化方案的进一步开展提供保障[7]。

2.4.2 多层感知器预测模型

在完成信息的汇总分析工作后，大数据挖掘技术支持深度剖析数据的关联特性。建立基础的分析模式，搭建感知评估体系的同时，充分了解大数据挖掘技术的应用流程，共同维护无线网络优化的作业水平。一般而言，网络模型分为输入层、中间层和应用层。输入层完成基础信息的收集和整理，并传递到中间层的对应节点。中间层处理关联信息数据内容，结合信息变化要求逐步落实网络优化评估。应用层在完成数据深入分析和解读后，有效输出处理结果，支持无线网络优化的具体任务。

2.4.3 网络优化协同模式

大数据挖掘技术支持无线网络优化方案建立协同处理模式，实现内容优化、容量优化等目标，确保无线网络优化工作环节的具体内容贴合实际应用需求。整合资源机制后，保证网络优化控制工作能更加完整和规范[8-10]。一方面，内容优化。借助大数据挖掘技术在分析数据的同时，及时发现优化过程中存在的问题，并建立针对性分析和评估机制。另一方面，容量优化。优化数据统计分析结果的基础上，对基站等予以优化升级，确保5G 无线网络优化工作方案能顺利开展，配合布局规划体系，进一步促进无线网络运行效率的优化。