国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
首页
|
机器学习在政企业务故障识别中的应用
机器学习在政企业务故障识别中的应用
引用
认领
扫码查看
点击上方二维码区域，可以放大扫码查看
原文链接
NETL
NSTL
万方数据
中文摘要：
利用机器学习,初步解决运营商政企业务运维中无法精准识别客户侧故障的痛点问题.本文利用核密度估计法构建更为智能的政企业务监测模型,并通过交叉验证、边界偏差修正提升模型准确性,有效识别客户侧关电导致的规律性告警,减少政企运维人工投入,进一步降本增效.
收起全部
展开查看外文信息
作者：
尤龙、任蓉、纪应天、许乾宸
展开 >
作者单位：
中国移动通信集团江苏有限公司
关键词：
政企业务运维
核密度估计法
自适应带宽
故障识别
客户侧关电
出版年：
2024
江苏通信
江苏省通信学会
江苏通信
影响因子：
0.062
ISSN：
1007-9513
年,卷(期)：
2024.
40
(3)
参考文献量
4
NETL
NSTL
万方数据
