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基站作为移动通信网络的关键基础设施,其稳定运行对网络质量和用户体验有着重要影响。但是,基站系统设备以及环境因素变化会导致各种故障,传统的基于人工经验的故障定位方法效率低下,无法快速定位故障,恢复基站服务,影响用户感知。为此,本文提出一种机器学习的方法来辅助基站故障根因定位。以历史告警数据和故障工单为源数据,通过TF-IDF、NMF和word2vec算法实现特征提取,并以CatBoost作为故障根因定位模型,从而实现快速判断故障工单的故障类别。最终本文所构建的模型根因定位准确率为88%。结果表明,该方案可有效用于辅助通信网络运维人员快速精准定位故障根因,并根据解决方案处理故障,从而缩短故障处理时长,提升网络运维的效率和质量。 相似文献
42.
通过对建筑工程材料价差调值公式法的探讨及论证分析,阐述了材料价格调差公式法适宜在工程建设中推广并加以广泛使用。 相似文献
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44.
本文通过一起35kV开关柜异常放电分析及处理,总结了35kV开关柜套管屏蔽环的重要性及其安装是否到位的检验方法。 相似文献
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46.
提出了一种基于动态优先权的LTE无线参数下发算法,该算法综合考虑多网共存网络优化的优先级要求以及异系统无线参数调整方案的相关性,通过预测指令下发时间,根据动态优先权和分组的应对复杂的无线指令调整需求。该方法可以提高网络优化的效率,降低优化工作对操作人员专业程度和优化经验的依赖性。 相似文献
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由于电动汽车用户难以找到充电时间与充电地点之间的平衡点,不能准确把握何时何地进行充电行为。本文首先选取能够准确反映实际道路中用户独特驾驶特性的行驶工况特征参数,采用工况识别法构建电动汽车在实时动态路况下的剩余电量估算模型,判断其出行过程中何时有充电需求;当有充电需求时,通过预测充电站的抵达车辆数,建立电动汽车排队等待时间模型,为用户规划有效充电时段,作为选择充电地点的依据;考虑到充电时间与充电地点的耦合关系,从用户角度出发,在电池剩余电量的约束下,构建用户出行距离、出行时间及充电成本三者权值之和最优为目标的电动汽车充电路径模型,并将其应用于北京市实际交通路网区域中,采用蚁群算法对其进行仿真验证。 相似文献
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<正> 一引言在电子封装中,热性能一直是考虑的一个重要方面,而且在JEDEC标准芯片载体的设计中是一个主要的因素。芯片载体的热性能受到许多设计变量的影响,这些变量包括管芯的尺寸、固定方法、有效接触面积、封装材料的热导率等等。对一个特定的封装设计来说,最佳热性能的控制要求每一个设计变量在热性能上取最佳值。 JEDEC芯片载体,即68接点无引线A型封装,已经成为通用的标准设计(图1)。采用已从多方面鉴定过的标准封装设计能简化热性能的设计工作。68接点无引线A型芯片载体已 相似文献
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简单介绍了PG性能分级方法,选用三种沥青胶结料(二种普通重交通沥青和一种改性沥青),按照AASHTO MP1测试方法规定,分别采用T 179热和空气对沥青材料影响的试验方法(TFOT)以及采用T 240热和空气对移动沥青薄膜影响的试验方法(RTFOT)进行比对.结果表明,上述两种方式有一定的可比性,但差别也是存在的. 相似文献
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