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工參自糾錯：經緯度糾偏，方位角預測，天線接反、串接研判

基于MDT數據源中RSRP、經緯度、AOA、TA等多種特征的分布，運用聚類、分類、神經網絡等算法，精準識別錯誤工參并糾錯。

容量自均衡：高負荷待擴容參數優化、高負荷待擴容預警參數優化

基于MRO、KPI指標，運用小區相關度、蟻群和KNN算法，自動輸出參數優化方案。

天饋自優化：弱覆蓋優化、重疊覆蓋優化、干擾優化、容量優化

基于MRO、MDT和KPI指標，運用專家經驗和強化學習算法，輸出權值優化參數。

對接生產：生產自動化、一鍵自優化

方案準確：方案高可靠、算法高精度

降本增效：運營低成本、高效促生產

產品模塊	產品功能	方案有效率(%)	備注
工參自糾錯	方位角預測	90%	現場驗證，偏差[0,20°]
	經緯度研判	85%	現場驗證，城區[0,50m]，郊區[0,100m]
	天線接反	98%	現場驗證
	串接研判	98%	現場驗證
容量自均衡	高負荷待擴容	75%	指標驗證
容量自均衡	高負荷待擴容預警	75%	指標驗證
天饋自優化	弱覆蓋優化	3%	問題小區MR覆蓋率改善幅度
	重疊覆蓋優化	0.50%	問題小區MR重疊覆蓋降低幅度
	容量優化	70%	容量提升小區占比

產品模塊	產品功能	方案有效率(%)	備注
工參自糾錯	方位角預測	90%	現場驗證，偏差[0,20°]
	經緯度研判	85%	現場驗證，城區[0,50m]，郊區[0,100m]
	天線接反	98%	現場驗證
	串接研判	98%	現場驗證
容量自均衡	高負荷待擴容	75%	指標驗證
容量自均衡	高負荷待擴容預警	75%	指標驗證
天饋自優化	弱覆蓋優化	3%	問題小區MR覆蓋率改善幅度
	重疊覆蓋優化	0.50%	問題小區MR重疊覆蓋降低幅度
	容量優化	70%	容量提升小區占比

工參自糾錯

2019年“利奇馬”過境，運用工參自糾錯模塊對某地市工參進行全網篩查，精準定位臺風導致的天線偏移，極大提高了通信恢復效率。

容量自均衡

2019年某省接入容量自均衡優化平臺后，高負荷待擴容和待擴容預警小區占比逐月下降，為網絡優化節約了硬件支出和人力成本。

天饋自優化

選取一個弱覆蓋優化簇，自動優化后整體弱覆蓋率改善3.56%，弱覆蓋柵格明顯減少。

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