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5G核心网业务模型的智能化预测研究
引用本文:冯楠,刘贺林,周泉,杨海俊,付蜜能,钟大平.5G核心网业务模型的智能化预测研究[J].电信科学,2022,38(8):111-119.
作者姓名:冯楠  刘贺林  周泉  杨海俊  付蜜能  钟大平
作者单位:1. 中国移动通信有限公司研究院,北京 100053;2. 中国移动通信集团有限公司,北京 100032
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。

关 键 词:核心网业务模型  5G  LSTM  ConvLSTM  网络智能化

Research on 5G core network service model intelligent prediction
Nan FENG,Helin LIU,Quan ZHOU,Haijun YANG,Mineng FU,Daping ZHONG.Research on 5G core network service model intelligent prediction[J].Telecommunications Science,2022,38(8):111-119.
Authors:Nan FENG  Helin LIU  Quan ZHOU  Haijun YANG  Mineng FU  Daping ZHONG
Affiliation:1. China Mobile Research Institute, Beijing 100053, China;2. China Mobile Communications Co., Ltd., Beijing 100032, China
Abstract:
Keywords:core network service model  5G  LSTM  ConvLSTM  network intelligence  
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