数据挖掘在网络优化中的应用定稿.doc

数据挖掘在网络优化中的应用在当前数字化时代具有重要的价值。随着移动通信网络的快速发展，网络优化成为确保服务质量、提升用户体验的关键环节。数据挖掘技术作为一种强大的工具，可以帮助网络运营商从海量的网络数据中发现有价值的信息，从而制定更有效的网络优化策略。 1. 无线利用率分析 无线利用率是衡量移动通信网络性能的重要指标，它反映了基站资源的使用情况。在高无线利用率情况下，可能会导致网络拥塞，影响用户通话质量和服务体验。因此，对无线利用率进行深入分析和预测，有助于提前发现潜在问题并采取预防措施。 2. 数据挖掘技术 数据挖掘是从大量数据中提取隐藏模式的过程，包括分类、聚类、关联规则挖掘等方法。在移动网络优化中，数据挖掘可以用于识别网络中的异常行为、流量模式以及影响无线利用率的关键因素。 3. 模糊神经网络（FNN） 模糊逻辑推理技术和人工神经网络结合的模糊神经网络，是解决多变量、时变和不确定因素影响下的无线利用率预测问题的有效手段。FNN能够处理模糊信息，模拟人类的模糊推理过程，同时神经网络具有良好的非线性建模能力，两者结合能更好地适应复杂的网络环境。 4. 预测分析与系统设计 利用MATLAB和C#混合编程技术设计的无线利用率预测分析系统，基于OMC（Operations & Maintenance Center）话务统计数据，通过神经网络训练方法调整参数，建立预测模型。该系统能够智能预测无线利用率的变化趋势，为网络优化提供决策支持。 5. 网络优化措施与评估 根据预测分析的结果，可以制定相应的网络优化策略，如调整基站配置、分配更多的频谱资源或者优化调度算法等。同时，通过对优化方案的简单评估，可以验证其有效性，确保改进措施的正确性和可行性。 6. 结论 通过测试表明，基于数据挖掘和模糊神经网络的预测系统在多变量耦合的非线性系统中表现优异，能够提供准确的预测，为移动网络优化提供有力的支持。这表明，将数据挖掘技术应用于网络优化是未来网络管理的重要发展方向。 数据挖掘在网络优化中的应用不仅可以提升网络性能，还能节约成本，提高运营效率。随着5G和未来的6G网络发展，数据挖掘技术的应用将更加广泛，对网络优化的贡献也将越来越大。