系统概述
移动宽带智能排查系统通过AIoT技术整合网络数据，实现实时监控与自动化分析。该系统支持多协议解析，覆盖4G/5G核心网至接入网全链路监测，提供可视化拓扑呈现。
故障诊断流程
标准化排查包含以下步骤：
- 用户投诉信息自动采集
- 基站健康度智能评分
- 信令流程回溯分析
- 多维特征根因定位
网络优化策略
基于机器学习的动态优化方案：
- 小区覆盖智能调整
- 干扰协同消除算法
- 容量预测与资源预分配
智能算法应用
深度强化学习模型在网络参数调优中取得显著效果，时延敏感型业务优化率提升40%。异常检测模块采用LSTM网络，实现提前15分钟故障预警。
典型案例分析
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 无线接通率 | 95.2% | 98.7% |
| 切换成功率 | 96.8% | 99.1% |
未来发展趋势
数字孪生技术与边缘计算的融合将推动智能排查系统向预测性维护演进，实现网络自愈与资源动态编排的闭环管理。
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