人工智能在光纤通信网络运维管理中的应用

随着光纤通信技术的迅速发展,网络运维管理面临着前所未有的挑战。文中深入分析了人工智能如何优化光纤通信网络的运维管理。首先,提出了传统光纤通信网络运维中存在的问题。其次,详细分析了人工智能技术如深度学习、知识图谱及自动化流程等在光纤通信网络运维中的具体应用,以供参考。     

人工智能技术在计算机网络运维中的应用

随着人工智能技术与计算机网络运维的不断融合,现阶段在计算机网络技术层面存在着网络维护人员需求量大、数据处理工作量繁重、网络监督效果较差等问题。文章通过对人工智能技术对计算机网络运维的重要性以及人工智能技术在计算机网络运维中的应用测量两方面的研究发现,人工智能技术中的漏洞挖掘技术、机器学习技术、粒子群优化技术等对计算机网络运维有着重要的影响,以期发挥出其最大化的优势。     

基于人工智能的网络运维优化算法研究

基于人工智能的网络运维优化安全优化算法,分析了互联网数据安全优化算法,得出以下结论:在网络安全情况预测中,预测模型基于粒子群优化神经网络径向基函数(Radial Basis Function,RBF),粒子群神经网络算法在信息量较低时运行速度快,高精度有利于粒子群RBF神经网络的快速准确预测。结果表明,通过对粒子群优化前后RBF神经网络的比较,粒子群优化后预测误差的波动可以大大降低。     

基于人工智能的5G通信网络运维规划方法

5G通信网络建设工作的大踏步发展,5G基站数量激增,对网络运维带来的压力与日俱增,同时运营商基础网络将迎来多网协同,日常运维方式已经难以承载现有的组网力量。基于此,提出了基于人工智能的5G通信网络运维规划方法。通过构建5G中心网络运维体系架构,获取数据信息的传输流程;设计动态配置的人工智能网络线路运维方式,将巡检点的数据传输至数据中心;优化滑窗并行的5G网络检测,提高通信网络的扫频速度;基于人工智能的路测数据处理,获取基站精确的定位,判定通信网络的运维状态。实验证明,此种网络运维规划方法具有良好的体验速率,运维速率的变化趋势较传统的方法相比存在一定的优势,能够有效地促进5G通信网络的发展。     

人工智能在5G网络优化中应用策略研究

随着5G时代的到来,人工智能已在各个领域发挥巨大作用,机器在完成特定任务方面的表现甚至超过了人类。通过对人工智能算法体系进行梳理,探讨相关算法在网络优化领域中的应用方向和面临的挑战。通过具体场景应用介绍人工智能如何为网络运营降本增效、提升业务质量。     

中国电信张成良 电信领域是最大的AI细分市场

AI可助力运营商实现复杂的网络运维自动优化。中国电信将积极探索引入AI技术的各类应用场景,实现AI能力的沉淀和客户赋能。5G时代的到来让万物智联成为可能。5G是人工智能的加速器,同时也将为人工智能提供新动能。尤其对运营商而言,将网络与AI结合,可以满足5G网络的部署运营需求。     

基于人工智能的网络智能化发展探讨

梳理了当前人工智能在通信领域的研究和应用进展,提出了中兴通讯基于人工智能的网络智能化解决方案。认为网络可以在网元智能、运维智能和业务智能3个层面引入人工智能(AI),并按照分层、按需、分阶段的引入原则,最终实现网络泛在智能。同时提出了一套多维度智能化分级标准,结合通信工作流程和智能化范围,将网络智能化水平分为5个等级,这将有助于网络逐步向目标架构演进。     

网络故障分类措施在广电5G网络运维中的应用

本文主要针对目前广电5G移动网络运维中的网络覆盖、5G终端及相关应用的故障进行统计分类,并对故障产生的现象、原因进行分类梳理,通过科学有效的故障分类及处理建议,提高5G移动网络的运维效率,为5G网优化运维提供支撑。     

人工智能技术助力通信网络智能化升级

5G网络带来了一些全新的架构和技术,如SBA、Massive MIMO、网络切片等,这些新技术的引入对网络的运营运维带来了新的挑战,采用人工智能技术实现网络智能化成为必然趋势.本文对网络智能化的相关课题做了全面综述.从智能化的定义及分级出发,提出了网络智能化的三层架构,总结三个层次上当前算法研究的主要方向及进展,并介绍...     

人工智能在网络故障预警的应用

大数据时代,人工智能有了飞速发展。作为人工智能的重要分支之一,机器学习在网络运维有广泛的应用前景。本文结合网络故障预警工作,梳理了机器学习的主要算法模型,重点探讨了人工智能应用于故障预警的难点和关键技术：加权的样本采样、时序样本的特征值提取、使用随机森林模型和深度神经网络模型时的参数设置。     

传输网络智能优化关键技术研究及应用

网络优化是提高网络质量、改善客户体验、提升现网资源利用率的重要手段。目前我国传输网络优化主要依赖专家经验,基本是通过人工操作完成,属于被动型网络运维,可以称之为传统网络优化。这种网络优化可在一定程度上消除网络隐患,保障通信网络平稳运行,却存在智能化水平较低、效率低下、客户体验较差、安全隐患等问题。随着信息通信技术的迅速发展和通信网络建设的快速推进,网络容量急剧提升,网络用户规模大幅增加,网络设备多样化,网络结构日益复杂,传统网络优化已不能满足网络健壮运行的要求。在以高速率、大容量、低时延与高可靠为典型特征的5G时代,传统网络优化滞后性表现得尤为明显。必须采用新技术、新方法提高传输网络优化的灵活性与智能化程度,推动被动型网络运维向主动型网络运维转变、传统网络优化向智能化网络优化切换。文章采用数字技术开展传输网络智能优化关键技术研究工作,能够显著提高我国传输网络优化的智能化水平。     

SDN协同控制器的智能内生技术研究与实现

面对业务多样化、数据海量化、云网一体化等新需求新挑战,云网运营的思路和方式都在发生着变革,SDN控制器作为新一代云网运营系统的核心能力,与人工智能技术深度融合,研究意图解析、云网智能感知、保障、优化与自动执行的全流程闭环自治能力关键技术与应用实践,形成SDN控制器的智能内生能力。首先,阐明了SDN控制器智能内生研发的背景与意义;其次,说明了智能内生的能力架构及核心能力分布,逐步形成全流程闭环的云网自治;最后,聚焦5G切片、SRv6新业务新技术的场景用例,进一步解析了在智能感知、自主保障、自动优化等方面的重点技术及应用效果。通过关键能力研发、实施验证及技术标准化, SDN控制器智能内生技术逐步成熟,赋能云网智慧运营。     

网络遥测技术及其在网络自动化运维中的应用

网络遥测作为近年来不断发展的一种新的数据采集技术,极大地丰富了采集数据的多样性,拓展了传统OAM数据采集范围,其目标是实现实时的全局网络状态可视和流量可视。通过与大数据和AI技术相结合,减少人工干预,提升网络自动化运维水平。首先分析当前IP网络运维面临的问题和挑战,然后阐述网络遥测技术是实现网络自动化运维关键使能技术,在此基础上研究和探讨网络遥测技术在运营商IP网络自动化运维中的应用,为运营商大规模IP网络的自动化运维提供参考和指引。     

智能管道架构及技术方案探讨

文章认为在新型业务需求和新技术涌现的双重驱动下,运营商网络面临着技术革新的挑战,要求网络提升智能化水平,以便快速高效地提供融合业务的承载。基于业务需求和技术发展,文章分析了智能管道的关键技术方案:多维感知分析技术方案、融合策略控制技术方案、智能流量调度优化技术方案。文章指出智能网络能力提升应向上承接业务平台、聚合互联网应用,向下协同用户终端,有机构成统一的"端、管、云"运营体系,为客户提供从底层网络到上层增值应用的协同服务。     

浅析人工智能在数字孪生城市中的应用

数字孪生城市应用人工智能的必要性主要体现在数字孪生城市的海量数据处理、系统自我优化两个方面。数字孪生城市需在系统架构中多层次部署人工智能,在决策过程中综合使用多种应用技术,以提升系统运行速度和能力。结合人工智能技术的发展形势,建议数字孪生城市部署人工智能过程中,从技术更新、专业团队配套、数据隐私安全保护和网络攻击防范几个方面进行强化。     

边缘智能在轨道交通中的应用：前景与展望

边缘智能作为一项新兴技术,正受到国内外学者的广泛关注,其作为人工智能技术与边缘计算技术的结合,有望促进人工智能技术在各行业的部署,加速产业智能化进程。该文首先介绍了边缘智能技术的基本原理、系统架构及其比较优势,梳理了边缘智能技术的国内外研究现状;分析了边缘智能在轨道交通建设工程、运维调度、智能控制、改造升级的全生命周期应用前景,详述了边缘智能技术在轨道交通过程管理控制、建设现场数据采集分析、信息共享、智能运维、智能调度、自动驾驶系统、列车协同控制及改造升级等全生命周期中的赋能作用。该文随后设计与实现了轨道交通智能运行控制为背景下的边缘智能平台,测试基于深度学习和强化学习的边缘智能应用的功能及性能。最后,归纳了边缘智能技术在轨道交通领域应用的问题与挑战。该文的研究期望为轨道交通领域的边缘智能应用提供有益的借鉴和实践基础。     

基于时序数据的云网协同平台人工智能运维体系

云计算在企业应用中的拓展不但表现为平台规模的拓展，也表现为平台应用的延伸。“云网协同”和“微服务化”是当前企业云平台演进的重要趋势。随着企业信息化建设重要性的持续提升，微服务化云网协同平台的运行维护面临极大挑战。首先分析了平台运维面临的挑战，梳理了平台人工智能运维需求，提出了基于时序数据分析的平台人工智能运维技术体系，并给出了云网协同平台人工智能运维子系统参考设计。所提技术体系和系统设计具有实用性和推广性，可以作为企业云平台建设和优化的技术途径参考。     

人工智能在5G网络优化中的应用

随着计算机信息技术的不断发展,其在人们的日常生活和工作中得到了广泛应用。人工智能技术因为其先进性特征,受到了相关技术人员的关注,并被应用于实际生产过程。文中主要分析了人工智能在5G 网络优化中的应用,并提出了针对性的措施,制定了科学的5G网络优化方案。