基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用.pdf

基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用 本文研究了基于机器学习的自动负载均衡方法，旨在解决LTE网络中的负载均衡问题。该方法通过机器学习算法XGBoost对LTE小区未来15分钟的用户数量进行精准预测，并根据预测结果进行转移用户数计算，从而实现均衡门限的实时动态调整。该方法在网络应用中取得了良好的效果。 负载均衡是提升LTE网络容量能力的重要优化手段，由于LTE小区用户在时间上的波动性，常规的人工优化手段很难满足网络优化的需求。因此，本文提出了一种基于机器学习用户数预测的自动负载均衡方法，通过XGBoost算法对热点小区用户数进行预测，并根据预测用户数进行转移用户数计算，提前进行参数配置，从而实现动态快速的负载均衡。 负载均衡的主要目的是缓解热点区域的网络高负荷问题，提高系统的资源利用率，为更多的用户提供具备QoS保障的服务。为此，本文提出了一种基于机器学习用户数预测的LTE自动负载均衡算法，通过XGBoost算法对热点小区用户数进行预测，并根据预测用户数进行转移用户数计算，提前进行参数配置，从而实现动态快速的负载均衡。 本文还对负载均衡的概念和原理进行了详细的介绍，包括负载均衡的定义、分类、原理和方法等。同时，对基于机器学习的自动负载均衡方法的实现步骤也进行了详细的描述，包括同覆盖小区判断、用户数预测、均衡能力判断、基于负载的异频RSRP触发门限计算和方案生成等五个步骤。 本文的研究结果表明，基于机器学习的自动负载均衡方法可以有效地解决LTE网络中的负载均衡问题，提高系统的资源利用率和网络性能，为更多的用户提供具备QoS保障的服务。 在本文中，我们还讨论了基于机器学习的自动负载均衡方法在实际应用中的优点和局限性。我们认为，本方法可以解决LTE网络中的负载均衡问题，但同时也存在一些挑战和限制，例如需要大量的数据和计算资源，需要具体场景下的调整和优化等。 本文的研究结果表明，基于机器学习的自动负载均衡方法可以有效地解决LTE网络中的负载均衡问题，提高系统的资源利用率和网络性能，为更多的用户提供具备QoS保障的服务。但是，本方法也存在一些挑战和限制，需要具体场景下的调整和优化等。