18、提升全国蜂窝网络可靠性的研究与发现

提升全国蜂窝网络可靠性的研究与改进

提升全国蜂窝网络可靠性的研究与发现

1. 监测基础设施与大规模部署

1.1 监测基础设施特点

监测基础设施仅在检测到故障期间工作,而非整个测量过程。在日常无蜂窝故障时,客户端的监测设施处于休眠状态,不会产生额外的 CPU 开销。对于极少数(少于 1%)用户设备,一个月内可能经历多达 40000 次以上故障,但产生的 CPU、内存和存储开销仍可接受,CPU 利用率低于 8%,内存使用少于 2MB,存储占用少于 20MB,每月网络使用量可达 20MB,且仅在有 Wi-Fi 连接时将记录数据上传到后端服务器。对于参与研究的 7000 万用户,三个涉及的 ISP 整个蜂窝网络每秒的总网络开销低于 500KB,对研究的蜂窝网络影响可忽略不计。

1.2 大规模部署情况

2019 年 12 月,邀请小米用户安装 Android - MOD 参与蜂窝可靠性测量研究,此安装为轻量级更新,不影响已安装应用、现有数据和操作系统版本。最终 70965549 名用户参与,在 2020 年 1 月至 8 月期间收集数据,所有数据压缩后上传到后端服务器进行集中分析。同时,研究中的所有分析任务符合小米与用户的协议,参与用户自愿且知情同意,分析在完善的审查委员会监督下进行,不收集个人可识别信息。

2. 测量结果 - 总体统计

2.1 故障数据规模

借助 70965549 台使用 Android - MOD 的 34 种不同型号手机的众包帮助,记录了 2315314213 次蜂窝故障的系统级跟踪信息,涉及 16183145 台用户设备、3 家移动 ISP 和 5273972 个基站,这是目前关于野外蜂窝故障的最大数据集。

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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