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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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5G是移动通信史的最大的变革,推动形成了"云网一体化"的服务模式,促进了个人应用向行业应用的转变,形成了移动互联向万物互联的转变.物联设备呈现多源异构型,并将任务卸载到边缘计算平台;海量移动设备接入,应用快速发展,流量将呈现爆发增长;超高速率与超低时延的应用场景需要常态化安全监测保障;流量分散在边缘,海量数据回传云端需要大量的带宽资源和传输成本. 相似文献
3.
董磊 《建设科技(建设部)》2021,(2):56-59,64
为发挥装配式IRF体系自身优势,施工现场需研发与体系相适应的施工技术.这对施工总承包单位在施工场地平面布置、预制构件安装、施工组织等方面提出了需求.装配式IRF体系依托天津葛沽镇定向安置房2018-03项目,研发出与施工技术相适应的工装系统,总结完善了高层建筑装配式IRF体系施工流程,进一步验证了体系的可行性. 相似文献
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6.
特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l_(1,2)范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实现特征选择。然而对一般数据而言,群组信息又很难获得,所以对于群组信息缺失的数据,应用随机分组获得群组信息,最终实现兼顾组间光滑和组内稀疏优点的特征选择。模拟实验结果表明,该方法能较完整地选择出两模态数据间的关联特征,并且去除不相关特征。 相似文献
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为进一步提高当前数控机床对城轨车体底架装夹误差的测量效率及精度,利用英国雷尼绍公司研发的高精度RMP60机床测头,以最小化机床测头的补偿点数量为目标,分别提出了基于分组规划法与动态规划法的城轨车体底架覆盖测量方法,给出了覆盖测量方法的步骤,实现了底架上滑槽点的全覆盖。仿真结果表明,在相同条件下,机床测头利用动态规划法完成对滑槽点全覆盖时所获得的补偿点数量比分组规划法缩减12.9%,且重叠率降低4.47%,所以本文所提方法能够有效提升机床对城轨车体底架滑槽的测量效率及精度。 相似文献
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