基于机器学习lightgbm算法的运营商基站退服预测研究

• 作者: 杨鑫 杨靖 龙克树
• 来源期刊: 数码世界
• 关键词: 机器学习 基站 退服预测
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: IT大视野
• 页码范围: 72-73
• 页数: 2页
• 字数: 1533字
• 语种: 中文

摘要

文章研究目的是将机器学习的前沿技术应用于通信行业的基站退服预测模型当中,大幅提高预测精度,降低人工维护成本.本文首先介绍了运营商基站当前的维护现状及预测退服的必要性,然后对lightgbm算法进行了介绍,最后以告警类型、数量、时间等作为模型基础进行退服预测,具有较高的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙克树		2	0	0.0	0.0
2	杨靖		2	0	0.0	0.0
3	杨鑫		1	0	0.0	0.0