武汉DO两载频分配不均分析处理
D频段站点双通道不均衡解决案例
案例名称D频段站点双通道不均衡解决案例NSN2014年9月1概述 (3)2案例名称 (3)3问题描述 (3)4问题分析 (4)5解决措施 (4)1概述2案例名称D频段站点双通道不均衡解决案例3问题描述最近由于项目D频段的站点的陆续开通，D频段的高速率和频段干净使得对D频段站点的优化尤为重要，并且是提高网格速率的一项方法。
但几次路测拉网发现D的站点速率和峰值速率并没有理论上那么高，部分站点仅仅比F升级站点的速率高一点，没有理论上差距那么明显。
4问题分析可能是由于基站参数配置错误或者硬件问题。
挑选出一个站点明显的来进行分析测试（选取NBJD江南春晓2DHTL站点。
备用NBJD金融中心DHTL）。
5解决措施1，单站验证方面。
针对这种高速个率不多，峰值速率不明显的站点，我首先想到的就是该站点的单站验证报告，单站验证是怎么验证通过的，于是去找单验组的人。
通过了解，单站验证要求的下载速率1分钟平均50M左右即可。
没有达到我期待的值。
单站验证就没有解决。
路测LOG分析图2路测LOG分析。
既然单验那边没有进展，我就从自己的路测LOG中找问题，经分析发现，在50M速率以下的时候，物理层双通道速率还是正常的，当无线环境变好，速率将要高于55M 或者60M的时候，发现双通道速率突然差距很大，其中一个通道速率比另外一个通道的速率高20M以上，并且另外一个通道速率保持在5M以下，第二个通道的误码率会突然变高。
期间没有任何的RRC重配置信令，表明天线模式没有发生变化。
最终PDCP层速率依然在50-60M之前跳动。
峰值速率没有体现出来，高速率不明显。
如下图1：，双通道平衡时。
2小区PCI=116 双通道平衡，均为30M，处于极好点。
下载速率54M。
CQI=10.4，Ave MCS=21图2：双通道不平衡时。
双通道不平衡，其中一个42M，另外一个6M左右。
下载速率44M。
CQI=13.9 Ave MCS =23。
从上面两幅图可以看出来，无线环境变好的时候，CQI上升，MCS上升.并且没有RRC重配置信令，表明天线模式没有改变。
小区载频发射功率异常处理案例
小区载频发射功率异常处理案例
无线网优中心
【主设备厂家】
中兴
【案例摘要】
载频发射功率异常一般与射频单元及数据配置有关系。
本文介绍了两个案例，一个是DO发射功率过低，通过重新启动定标解决；一个283频点发射功率过高，删除多余的DO数据后解决。
【问题描述】
有用户反映离西大萃苑餐厅基站很近，但DO信号较差，检查3个扇区DO 配置功率分别为10W、10W、5W，但在动态管理里面观察载频发射功率仅7.6W、5.5W、3.7W左右，一般DO载波都是满功率发射，故该基站DO载波的发射功率不正常。
网优反映武鸣灵马镇派出所宿舍基站越区覆盖严重，观察小区发射功率发现283频点发射功率在50W左右，但该载频只配置30W功率，很明显该载波发射功率异常。
【问题分析及处理】
（1）西大萃苑餐厅基站3个DO载波实际发射功率为7.6W、5.5W、3.7W左右，如下图所示：
启动定标后3个扇区的发射功率都恢复正常，如下图所示：
（2）武鸣灵马镇派出所宿舍基站283频点配置功率为30W，但发射功率高达50W,一般283载波不会满功率发射，更不用说超功率发射，很不正常，如下图所示：
重新启动定标后，故障仍然存在。
检查配置数据发现CHM2数据已添加且DO无线参数已配置，但实际上CHM2板件未插，把CHM2及DO无线参数删除后发射功率恢复正常，如下图所示：
【问题总结】
小区载波发射功率异常解决措施首先执行启动定标，如果未恢复正常再考虑复位板件及检查配置参数。
双载频网络规划和优化
手机待机时的载频（ 手机待机时的载频（一）
手机开机时根据手机的内部设置搜索某个载频或几个载频的导频信道。当 手机搜索到一个载频的导频信道时，它进入该载频的同步信道获取sync message，然后转入该载频的寻呼信道。 如果基站在第二载频配置了寻呼信道，基站会在第一载频的寻呼信道上发 送CDMA channel list message，告诉手机基站有两个载频，而且都有寻呼信道。手机根据自己的IM SI经过hash计算出决定是否去第二载频。如果手机计算出需要去第二载频， 手机将重新搜索第二载频的导频信道，如果搜索到第二载频的导频信道，手 机将进入第二载频的寻呼信道。这样保证了所有手机能基本均匀待机在两个 载频上。
双载频规划
参数规划 天馈规划 双载频区域规划 射频拉远和直放站规划
参数规划
信道配置 邻区配置
信道配置
双载频基站中心小区第二载频，配置导频、同步、寻呼、接入。 双载频基站临界小区第二载频，配置导频。 如果只在第一载频配置寻呼信道，跨频指配只会出现由第一载 频指配到第二载频上，这样第二载频的有效覆盖范围可以适当 的比第一载频大，以确保手机跃迁后总能搜索到目标载频，但 不能相差太远；如果第二载频也配置寻呼信道，则可能出现手 机从第二载频向第一载频跃迁的现象，这就要求第二载频的有 效覆盖范围必须和第一载频完全一致，以确保手机从第二载频 向第一载频跃迁后总能搜索到目标载频，具体方法可以通过换 频切换前后手机对两个载频的解调效果来衡量；
载频隐性故障导致链路上下行不平衡处理总结
16001700
QDBS17
QHG824B
QHG824A
16
7
6
2
43.75%
111220
17001800
QDBS17
QHG824B
QHG824A
24
10
8
1
41.67%
111220
18001900
QDBS17
QHG824B
QHG824A
34
19
11
2
55.88%
111220
19002000
QDBS17
故障现象
小区切换指标如下： 小区切换指标如下：
DATE PERIOD EXCHID OUTCELL INCELL 切换申请数 切换成功数 切换返回数 切换掉话数 切换成功率
111220
08000900
QDBS17
QHG824B
QHG824A
7
3
1
1
42.86%
111220
09001000
QDBS17
分析处理
处理后MRR测试报告如下： 处理后MRR测试报告如下： MRR测试报告如下
分析处理
处理后小区指标对比如下： 处理后小区指标对比如下：
DATE PERIOD EXCHID OUTCELL INCELL 切换申 请数 切换成 功数 切换返 回数 切换掉 话数 切换成 功率
111220
08000900
QHG824B
QHG824A
34
19
11
2
55.88%
111220
19002000
QDBS17
QHG824B
QHG824A
处理不平衡数据的五种方法
处理不平衡数据的五种方法一、数据采样。
1.1 过采样。
过采样就像是给弱势群体“开小灶”。
在处理不平衡数据的时候，我们可以采用过采样的方法。
比如说在一个数据集中，一类数据特别少，另一类特别多。
那我们就对少的那类数据进行复制，让它的数量增多。
就好比在一个班级里，有几个同学成绩特别差，老师就多给他们一些练习的机会，多关注他们，让他们的“数量”在某种意义上增多，这样在整体的分析或者模型训练的时候，这部分数据就不会被忽视。
不过呢，这种方法也有缺点，简单的复制可能会导致过拟合的情况，就像给这几个同学太多特殊待遇，他们可能会变得过于依赖这种特殊待遇，在真正的考验面前表现不佳。
1.2 欠采样。
欠采样则是对多数类数据进行削减。
这就像是在一群强者里淘汰一部分，让强弱双方的数量差距没那么大。
比如说有个比赛，一方的参赛选手特别多，另一方特别少，那为了公平竞争，就从人数多的那一方淘汰一些选手。
但是这也有风险，就像俗语说的“削足适履”，可能会丢失很多有用的信息，因为我们把原本很多的那部分数据给削减了，说不定那些被削减的数据里有很重要的特征呢。
二、数据合成。
2.1 SMOTE算法。
SMOTE算法是个很聪明的办法。
它不是简单的复制少数类数据，而是通过在少数类数据的特征空间里进行插值来合成新的数据。
这就好比是在几个孤零零的小岛上，通过搭桥、填海造陆等方式创造出一些新的小岛，而且这些新小岛的位置和特征都是合理的。
这样既增加了少数类数据的数量，又不会像简单过采样那样容易导致过拟合。
2.2 ADASYN算法。
ADASYN算法有点像SMOTE算法的升级版。
它会根据少数类数据样本的分布情况，自适应地合成新的数据。
这就像是一个很有经验的园艺师，看到花园里哪些植物比较稀少，就根据这些植物周围的环境、土壤情况等，有针对性地培育出新的植物。
这种算法更加注重少数类数据中的困难样本，也就是那些比较特殊、不容易被分类正确的样本。
三、使用集成学习。
3.1 随机森林。
小区负荷不均衡问题分析处理流程
小区负荷不均衡问题分析处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!小区负荷不均衡问题的分析与处理流程在现代城市生活中，小区负荷不均衡问题是一个常见的挑战，尤其在电力、网络、公共服务等领域。
数据挖掘中的分布不均衡问题与解决方法
数据挖掘中的分布不均衡问题与解决方法在数据挖掘的过程中，我们常常会遇到分布不均衡的问题。
所谓分布不均衡，是指在数据集中不同类别的样本数量差距很大，导致模型训练和预测的结果偏向于数量较多的类别。
这种情况下，模型往往难以准确地预测少数类别，影响了数据挖掘的效果。
本文将探讨分布不均衡问题的原因以及解决方法。
一、分布不均衡问题的原因1. 样本收集方式不合理：在数据收集的过程中，如果没有考虑到不同类别样本的分布情况，可能导致样本数量不均衡。
例如，在某个疾病的数据集中，患病样本数量远远小于健康样本数量，就会导致分布不均衡的问题。
2. 样本标签错误：在标注样本的过程中，可能会出现标签错误的情况。
如果错误标注的样本数量较多，就会导致分布不均衡的问题。
3. 样本缺失：某些类别的样本数量本身就很少，或者在数据收集的过程中由于某些原因导致某些类别的样本缺失，也会引发分布不均衡的问题。
二、解决分布不均衡问题的方法1. 重采样方法重采样方法是通过增加少数类别样本或减少多数类别样本的方式来达到样本均衡的目的。
常见的重采样方法有欠采样和过采样。
欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量接近。
常用的欠采样方法有随机欠采样、聚类欠采样等。
随机欠采样是随机地从多数类别中选择一部分样本，使得多数类别的样本数量减少到与少数类别相等。
聚类欠采样是通过聚类算法将多数类别的样本划分为若干个簇，然后从每个簇中选择一个样本作为代表性样本，从而减少多数类别的样本数量。
过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量接近。
常用的过采样方法有随机过采样、SMOTE等。
随机过采样是通过随机复制少数类别的样本来增加其数量。
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种合成少数类别样本的方法，它通过对少数类别样本进行插值生成新的样本，从而增加其数量。
2. 引入惩罚机制在模型训练的过程中，可以引入一些惩罚机制来平衡不同类别样本的权重。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(三)
数据清洗和整理是数据分析过程中不可或缺的重要环节。
然而，在实际操作中，我们常常会遇到一些数据分布不均与数据不平衡的问题。
如果不妥善处理这些问题，可能会导致分析结果的失真和不准确。
本文将探讨如何应对这些问题。
一、理解数据分布不均与数据不平衡问题的原因数据分布不均与数据不平衡问题通常是由数据采集和处理过程中的一些原因引起的。
可能的原因包括数据样本的选择偏差、数据收集过程中的误差、数据缺失等。
当我们遇到这些问题时，需要认真分析原因，从根本上解决问题。
二、数据采集过程中的样本选择偏差问题在数据采集过程中，样本选择偏差是导致数据分布不均的重要原因之一。
例如，在进行市场调研时，可能会出现只收集到某些特定类型客户的数据的情况。
这会导致数据样本在某些特征上存在明显倾斜。
为解决这个问题，我们可以采取以下方法之一。
首先，我们可以扩大样本容量，以减少样本选择的偏差。
其次，我们可以利用随机抽样的方法选择样本，提高数据的代表性。
此外，还可以使用加权样本来进行分析，以充分考虑不同样本的重要性。
三、数据收集过程中的误差问题数据收集过程中的误差也是数据分布不均与数据不平衡问题的一个重要原因。
例如，在社交媒体数据分析中，可能会存在一些误差，如爬虫程序出错、数据被篡改等。
这些误差会导致一部分数据不能准确反映真实情况，从而使数据分布不均。
为处理这个问题，我们可以采取以下措施之一。
首先，我们可以使用数据校正的方法，将错误数据进行修正或删除。
其次，我们可以使用多源数据进行分析，以减少单一数据源带来的误差。
此外，还可以使用数据验证的方法，对数据进行快速初步的检查，以发现潜在的错误和问题。
四、数据缺失问题数据缺失是数据分布不均与数据不平衡问题的又一个主要原因。
数据缺失又可分为完全缺失和部分缺失两种情况。
完全缺失是指某些样本的某些特征值完全缺失，而部分缺失是指某些样本的某些特征值部分缺失。
在处理数据缺失问题时，我们可以采用多种方法。
首先，对于完全缺失的数据，我们可以选择删除包含缺失值的样本，以保证数据的完整性。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(二)
数据清洗与整理是数据分析的重要环节，它的准确性和完整性对于后续的分析结果有着至关重要的影响。
然而，在实际操作中，我们常常会遇到数据分布不均与数据不平衡的问题，如何应对这些问题成为了我们必须面对和解决的挑战。
首先，我们需要明确数据分布不均与数据不平衡的概念。
数据分布不均是指在数据集中各类别的样本数量不平衡，比如某个类别的样本数远远大于其他类别。
而数据不平衡则是指不同类别之间的数据分布不平衡，比如一个类别的样本集中在某个特定区域，而其他类别的样本则分散在整个数据空间。
面对数据分布不均与数据不平衡问题，我们可以采取以下策略来应对：1. 采集更多样本：如果某个类别的样本数量远远小于其他类别，我们可以考虑增加该类别的样本数量。
可以通过增加样本采集的次数、扩大样本采集的范围等方式来解决这个问题，以确保数据集中各类别的样本数量相对均衡。
2. 数据增强技术：在数据不平衡的情况下，我们可以通过数据增强技术来生成新的样本，增加少数类别样本的数量，从而达到数据平衡的效果。
常用的数据增强技术包括过采样和欠采样。
过采样通过复制、插值等方法增加少数类别的样本数量，欠采样则是通过删除、随机采样等方法减少多数类别的样本数量。
3. 特征工程：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，特征工程也起到了重要的作用。
通过选择、构造合适的特征，我们可以减轻一些数据不平衡问题。
例如，可以根据样本的重要性、难易度等方面进行特征权重的调整，将更多的权重分配给少数类别的样本，提高其在模型中的重要性。
4. 使用合适的评估指标：在数据不平衡的情况下，使用传统的准确率作为评估指标可能会导致片面的结果。
因为准确率无法正确反映少数类别的分类情况。
因此，我们需要选择合适的评估指标，如精确率、召回率、F1-score等，来综合评估模型的性能。
5. 选择适当的算法：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，选择合适的算法也非常重要。
一些算法对于数据分布不均与数据不平衡问题更加敏感，而一些算法则能更好地解决这类问题。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(七)
数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题是在数据处理过程中常见的难题。
数据分布不均指的是不同类别的数据样本在数据集中的数量存在明显的差异，而数据不平衡则是指在分类问题中，不同类别之间的样本数量差异很大。
这些问题可能导致机器学习模型的训练结果不准确，因此需要采取相应的方法来应对。
一、了解问题的原因首先，我们需要了解数据分布不均的原因。
可能是由于数据采集过程中某些类别的样本容易获得，导致其数量相对较多；或者在真实情况下，某些类别的样本数量就确实较多。
此外，数据获取的方式和整理过程中的不完善也可能引发数据分布不均的问题。
二、观察数据分布在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，首先需要观察和了解数据集的不均匀性。
可以统计每个类别的样本数量，绘制直方图或饼图来直观地展现数据分布情况。
通过这些分析，可以清晰地了解到底有哪些类别的样本数量不均衡或不平衡。
三、调整数据分布数据分布不均可以通过一些调整方法来解决。
一种常见的方法是数据增强，即对样本数量较少的类别进行人工合成或生成额外的样本。
例如对图像数据可以进行旋转、翻转或缩放等处理来增加样本数量。
此外，还可以考虑从其他数据来源获取更多的样本，或通过人工标注进行数据补充。
四、采取合适的算法与策略在处理数据不平衡问题时，传统的机器学习算法可能无法有效处理不均衡数据。
因此，需要采用针对不均衡数据的算法与策略。
例如，可以使用特定的损失函数，如Focal Loss和Dice Loss等，来解决类别不平衡问题。
此外，还可以采用集成学习算法，如Bagging和Boosting，在训练模型时进行有效的样本选择与权重调整。
五、进行交叉验证与评估为了更好地评估模型的性能，可以采用交叉验证的方法进行实验。
通常将数据集划分为训练集和测试集，然后再将训练集划分为多个子集，进行多次训练与验证。
这样可以更全面地评估模型的效果，减少由于数据分布不均与数据不平衡问题带来的训练偏差。
六、监控与调整模型在实际应用中，需要不断监控模型的性能，并根据情况进行调整。
流量分配不均？流量控制来解决！
流量分配不均？流量控制来解决！
网络的带宽资源是有限的，但是在宽带的使用上，经常会出现“20%的主机占用了80%的资源”，从而导致网络的应用经常出现“上网慢、网络卡”等现象。
其他现在的路由器提供了基于IP地址的带宽控制功能，可以有效防止少部分主机占用大多数的资源，为整个网络带宽资源的合理利用提供保证。
设置方法
1.设置接口带宽
在路由器界面，点击“基本设置>WAN设置>WAN设置”，点击展开高级设置，填写宽带线路真实的上行、下行带宽，并点击“保存”。
（本文以静态IP上网为例）
注意：1Mb=1024Kb，为了便于计算，文档以1Mb=1000Kb为例。
2.添加地址组
添加市场部和其他部门的地址组，后续的宽带控制规则中针对地址组进行控制。
点击“行为管控>地址管理”，点击“新增”，添加如下地址组。
3.设置带宽控制规则
点击“行为管控>带宽限制>带宽分配”，点击“新增”，为市场部设置如下的带宽控制规则：
共享表示地址组中的所有电脑共用设定的上下行带宽。
同样的方法，新增其他部门的带宽控制规则。
设置完成后的规则列表如下：
至此，带宽控制设置完成，企业员工的电脑将按照带宽控制规则中的设置来使用网络。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(九)
数据清洗与整理是数据分析中不可或缺的重要一环。
然而，在实践中，我们经常面对着数据分布不均和数据不平衡的问题，这给数据处理和分析带来了挑战。
本文将提供一些方法和技巧，帮助解决这些问题。
1. 引言在数据分析中，数据清洗与整理是一个必要的步骤。
通过清洗和整理数据，我们可以提高数据的质量和准确性，从而更好地支持后续的分析工作。
然而，数据分布不均和数据不平衡会导致结果偏差和不准确性，因此需要采取相应的应对措施。
2. 数据分布不均问题数据分布不均是指不同类别或不同类别相关变量在数据集中的频率不一致。
这种情况下，某些类别的样本数量远远多于其他类别，使得分析结果对于数量较少的类别的预测能力下降。
为了解决数据分布不均问题，可以采取以下方法：过采样过采样是指增加数量较少类别的样本数量，使得不同类别之间的数据更加平衡。
常用的过采样算法包括随机过采样和SMOTE算法。
随机过采样通过复制数量较少类别的样本来增加样本数量；SMOTE算法则会对数量较少的类别样本进行插值，生成新的合成样本。
欠采样欠采样是指减少样本数量较多类别的样本数量，使得不同类别之间的数据更加平衡。
常用的欠采样算法包括随机欠采样和聚类欠采样。
随机欠采样通过随机删除数量较多类别的样本来减少样本数量；聚类欠采样则会将数量较多类别的样本聚类，并从每个簇中选择代表性样本。
集成学习集成学习是一种通过结合多个分类模型来改善预测准确性的方法。
对于数据分布不均的问题，可以使用集成学习方法，如随机森林和梯度提升树。
这些方法通过对数据进行分组，然后分别训练多个模型，并最终将它们的预测结果进行综合，从而得到更准确的预测结果。
3. 数据不平衡问题数据不平衡是指不同类别的样本数量差异很大，一些类别的样本数量远远多于其他类别。
在这种情况下，分类模型容易偏向数量较多的类别，从而导致对数量较少的类别的预测能力降低。
为了解决数据不平衡问题，可以采取以下方法：类别权重调整在训练模型时，可以为不同类别设置不同的权重，使得模型对数量较少的类别更加敏感。
上下行不平衡分析
无线信号根据传播方向分为上行和下行两个方向，在理想情况下上下行链路是平衡的，考虑到BTS接收灵敏度比MS稍高，上行信号允许稍弱。
即在任何区域基站侧和手机侧均可以同时收到对方的信号，或者同时无法收到对方的信号。
由于无线信号传播路径的不确定性以及实际环境的差异，在整网范围内完全实现无线链路上下行平衡是不可能的。
因此网络中必然存在下行信号可以覆盖而上行信号无法覆盖到的区域，在这些区域内，用户可以收到网络侧的消息而网络侧无法收到用户手机上报的消息，包括寻呼响应。
因此在这些区域内也很容易出现用户已出服务区的现象。
对于这种情况的用户已出服务区现象，首先可以通过调整无线参数，“RACH忙门限”、“RACH错误门限”、“MS最小接入电平”、“RSSI校正”等值来优化上下行平衡关系。
1、上下行不平衡或上行接收灵敏度低问题原因：当下行覆盖范围大于上行。
在小区边缘将产生伪覆盖区；在伪覆盖区内手机能够正常接收基站的信号，但是无法接入系统。
用户做主叫无法获得服务，作被叫时，就会出现不在服务区现象。
定位手段：话统中的“功率控制性能测量”、“上下行平衡性能测量”等解决方法：a、检查工程安装质量；b、调整无线参数。
2、配置基站功率未考虑各种合路器插损的区别问题原因：例如：SCU的插损比CDU高3～4dB，如果配置载频功率等级数据时没有考虑到两者的区别，将会导致配置SCU的小区下行功率偏小，覆盖不良。
3、小区重选频繁导致用户做被叫出现不在服务区现象问题原因：小区重选过于频繁，会影响手机的接入性能。
定位手段：实地路测和拨打测试；解决方法：a、通过网络优化改善小区覆盖b、调整无线参数上下行不平衡，指目标覆盖区域内，上下行对称业务出现下行覆盖良好而上行覆盖受限（如UE的发射功率达到最大仍不能满足上行BLER要求），或上行覆盖良好而下行覆盖受限（表现为下行专用信道码发射功率达到最大仍不能满足下行BLER要求）的情况。
上下行不平衡的覆盖问题比较容易导致掉话。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(五)
数据清洗与整理是数据分析的重要环节，但在实践过程中常常会遇到数据分布不均与数据不平衡的问题。
本文将从数据分布不均与数据不平衡问题的原因、影响以及解决方法等方面进行探讨。
一、问题背景与原因在数据清洗与整理过程中，数据分布不均与数据不平衡问题常常出现。
这些问题的主要原因包括以下几个方面：1. 数据采集方式不一致：数据的不均匀分布可能由于不同采集方式导致。
例如，采集数据的时间段不同、采样频率不同或者数据源的选择有差异等。
2. 数据缺失：数据清洗过程中，可能会因为某些因素导致部分数据缺失。
当缺失的数据量较大，并且缺失的数据分布与整体数据的分布不一致时，就容易出现数据分布不均的问题。
3. 数据样本选择偏差：在实际数据采集中，可能会出现样本选择偏差的情况。
例如，用户调查中只采集了特定群体的数据，而没有全面涵盖整个样本空间。
二、问题的影响数据分布不均与数据不平衡问题会对数据分析的结果产生一定的影响：1. 特征偏倚：当某些特征的分布严重不均时，会导致数据分析结果具有一定的偏倚性。
这会影响到后续的模型构建和预测结果。
2. 预测精度下降：数据不平衡问题会导致分类模型在处理少数类数据时出现困难，往往无法达到预期的准确率或者召回率。
3. 结果误导：数据分布不均和不平衡问题可能会导致模型构建的结果产生误导，使得决策者在做出决策时出现错误判断。
三、解决方法为了克服数据分布不均与数据不平衡问题，可以采取以下解决方法：1. 数据重采样：通过过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）等技术来调整数据分布，使得不平衡的数据分布趋于平衡。
过采样通过复制少数类样本来增加数据量；欠采样则通过删除多数类样本来减少数据量。
2. 引入合成样本：合成样本是一种生成新数据的方法，可以通过模型算法（如SMOTE算法）生成合成样本来提升少数类样本的比重。
3. 使用代价敏感的算法：代价敏感的算法可以根据不同类别的代价权重进行分类预测，通过调整损失函数来减小分类错误给系统带来的负面影响。
如何应对数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题(十)
数据清洗与整理是数据分析的重要步骤，它涉及到数据的收集、清洗、处理和整理。
然而，在实际操作中，我们常常遭遇到数据分布不均与数据不平衡的问题。
这些问题会影响到我们的数据分析结果的准确性和可靠性，因此需要有效的应对策略。
首先，我们需要了解数据分布不均与数据不平衡的原因。
数据分布不均指的是不同类别或群体的数据在样本中的比例不均衡，而数据不平衡则是指一些类别的数据样本量远远大于其他类别。
这些问题通常会导致数据分析的偏见和误导。
例如，在进行二分类问题的预测时，如果训练数据中正样本的数量很少，而负样本的数量很多，那么模型会更倾向于预测为负样本，从而导致预测结果的偏向。
因此，我们需要针对这些问题采取相应的解决方法。
一种常见的处理方式是重采样（Resampling）。
重采样是通过增加或减少某些类别的样本数量来实现平衡。
对于数据分布不均问题，我们可以通过过采样或欠采样来解决。
过采样是指增加少数类别样本的数量，可以采用复制样本的方法或生成新的合成样本的方法。
欠采样则是减少多数类别样本的数量，可以通过随机丢弃样本或选择一些代表性样本进行保留。
这种方法能够使各个类别的样本数量接近，从而减小数据分布不均对模型预测的影响。
另一种常用的方法是基于算法的处理。
这些方法主要通过在模型训练过程中设置权重、调整阈值或改变模型参数等方式来解决数据不平衡问题。
例如，对于机器学习中的分类算法，我们可以通过设置类别权重来平衡不同类别之间的重要性，使模型更关注较小样本的类别。
此外，我们还可以调整分类阈值，以便更好地使模型适应不平衡数据集。
这种方法不需要额外的重采样步骤，能够在训练过程中直接解决数据不平衡问题。
除了上述方法，特征选择和特征工程也是解决数据不平衡问题的重要手段。
通过选择与目标变量相关性较高的特征，可以降低数据不平衡带来的影响。
同时，在特征工程过程中，我们还可以通过组合特征、构建新特征或进行数据变换等方式来改善数据的分布，从而达到减轻数据不平衡问题的效果。
武汉1号线泾河延伸线项目载荷信号不稳定的情况分析
武汉1号线泾河延伸线项目载荷信号不稳定的情况分析针对武汉1号线泾河延伸线项目出现的载荷信号不稳定的问题，情况分析如下：1、背景根据调试现场反馈，第二列车在新厂区进行型式试验时发现AW2载荷状态下，车辆通过压力传感器读取的压力值不稳定。
2、部件分析针对以上问题，对制动系统部件做了如下验证：首先对BECU中自带的压力传感器进行校验（参见附件的测试数据记录），经核实压力传感器自身精度较高，偏差在制动系统的设计范围内，因此，排除压力传感器自身故障原因。
高度阀的验证，现场高度阀的充气、排气及水平杆不感带的验证。
验证结果满足制动系统的设计要求。
因此，排除高度阀自身故障原因。
空气弹簧和载荷的特性曲线，见图1.图1 空气弹簧和载荷特性曲线每个空气簧的内压与载荷特性，由于没有办法在现车验证，因此要求空气簧供应商随机抽取几个空气弹簧，对相同载荷下与内压差异进行对比，见表1。
表1 空气弹簧实测值参考空气弹簧和载荷曲线，空气弹簧实测值和特性曲线偏差很小。
3、整车分析排除部件自身原因后，对集成后的整车进行分析。
根据现场反馈，车辆过曲线后压力值会改变。
因此从曲线处分析：武汉1号线泾河延伸线项目制动系统的设计沿用了武汉堤角项目的设计方案，压力传感器采用两点采集并平均的方法。
即每个转向架各采集一个空气簧压力，并且空气簧压力采集呈对角分布。
同一转向架的两空气簧之间安装压差阀，根据制度系统供应商提供的资料，压差阀导通关闭压力值为100±20kpa范围内，因此两点式压力采集较四角采集在过曲线时压力偏差会高一些。
武汉1号线泾河延伸线项目在型式试验的测试过程中需要经过曲线弯道。
当车辆过曲线时，高度阀杆的动作如果超出不感带，会导致空气簧的充气或排气。
根据现车观察，当车辆过曲线时，同一转向架的两个空气簧压力都会改变。
理想状态是，当车辆通过曲线再次进入直线段时，载重应为之前没进入曲线的压力值。
但根据观察现车并没有恢复之前的压力值。
原因与该段路线有关，例如曲线的内外轨高度，曲线的长度，车辆通过曲线的速度等。
通信工程设计与监理《频点差值过大导致载频配置不一致告警》
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案例主题
频点差值过大导致载频配置不一致告警。
现象描述
成都移动1056工程黄忠街道办开启时出现载频配置不一致告警
告警信息
载频配置不一致告警。
原因分析
出现载频配置不一致告警，一般认为是频点和载频板类型不一致导致该告警，或者做数据时小区类型选择错误。然后就是频点差值太大导致该告警。
处理过程
上站检查载频板类型为18பைடு நூலகம்0的载频板，与配置品类类型一致。检查小区配置数据发现，小区数据没有问题，查看告警处理建议发现告警支路号为22，处理建议为频点配置不一致，发现一小区两个频点为521和583差值为62，差值带宽过大引起，告知网优修改频点后告警消失。
建议与总结
处理告警是多看看告警处理建议，其中有支路号的会把告警原因写的很清楚，更容易排查故障。
载波聚合小区两载波不均衡优化
载波聚合小区两载波不均衡优化【摘要】2.1GPRB利用率不高，2.1G的分流效果不明显。
这种负荷的不均衡分布会严重影响1.8G小区的网络质量和用户感知，同时2.1G小区负荷较轻，也是对其20M带宽的一种浪费。
【关键字】载波聚合、不均衡1.问题描述近来为了分流部分小区的高负荷，大规模的扩了2.1G载频，但是扩容后部分1.8G还是占据较PRB利用率，而2.1GPRB利用率不高，2.1G的分流效果不明显。
这种负荷的不均衡分布会严重影响1.8G小区的网络质量和用户感知，同时2.1G小区负荷较轻，也是对其20M 带宽的一种浪费。
水阳0小区因为负荷高，扩容了载波聚合，扩容的小区如图红箭头所示，但是从指标上看扩容效果有限2.1G小区承载了较少的业务，那么载波聚合基本上未起到扩容的作用。
2.解决方法载波聚合要使其两载波均衡，涉及到三方面1.重选2.切换3.小区负荷均衡功能。
首先回顾下三方面的现网策略。
1.1.8G和2.1G之间重选，启测-108，异频之间大于4个db达到指定时间值完成重选，具体如下图所示。
如上面图2所示，水阳镇现场的情况是有3个基站9个1.8G小区，覆盖已然较好，很难达到-108或者达到之前就已经完成了同频小区之间的重选，而2.1G只有一个孤岛小区，且频段更高，带宽更大，综上2.1G覆盖远远弱于1.8G。
结果就是1.8G很难重选到2.1G，而2.1G很容易就重选到了1.8G。
这是造成2.1G业务量少的第一个原因。
2.1.8G和2.1G之间切换，启测-109，A3，邻区优于服务小区4db达到时间完成切换，如下图所示。
同理由于2.1G的覆盖远远差于周边的1.8G小区，所以很难切换到1.8G小区上。
这是第二个原因。
3.负荷均衡功能：负荷均衡功能分为连接态（基于切换）的负荷均衡和驻留态（基于重选）的负荷均衡。
当负荷均衡功能打开后，eNodeB会定期获取周边邻区的负荷状态，当服务小区的负荷达到一定门限且邻区的负荷较低时，高负荷的服务小区会通过切换或重选的方式将满足条件的用户迁移至满足条件的低负荷邻区，以实现均衡小区间负荷的目的。
精品案例_负荷均衡频偏不合理导致异频切换失败分析处理案例
负荷均衡频偏不合理导致异频切换失败分析处理案例目录一、问题描述 (3)二、分析过程 (3)三、解决措施 (5)四、经验总结 (11)负荷均衡频偏不合理导致异频切换失败分析处理案例【摘要】负荷均衡是各大运营商重点关注和亟待解决问题,切换是负载均衡中的一个重要内容，它负责保持移动终端设备能够持续连接在网络中。
由于切换的流程涉及了多个网络小区之间的信息交换，并且切换功能及切换效果将会影响负荷均衡指标，所以对于负载均衡和切换的优化方法研究格外重要。
【关键字】负荷均衡切换【业务类别】4G-LTE一、问题描述在TOP问题分析过程中，发现WH-市区-IDC机房-ZFTA-442595-2小区系统内切换成功率在6月14号开始出现明显恶化，成功率从99.55%恶化到74.25%，但周边其他小区未出现连片的成功率下降。
图1 IDC机房系统内切换成功率指标趋势二、分析过程切换分析：检查该小区邻区对切换指标，发现导致成功率恶化的邻区对为站内442595_2PCI 51切442595_52 PCI 105突然变差导致。
每天失败次数高达35081次，失败原因主要为源侧重建立32059次，其他原因3022次。
检查切换邻区配置参数，发现该小区配置2.1G到1.8G频偏为-3，正常默认值为0，需修改该频偏设置为0。
图2 IDC机房频间频率偏移值设置参数说明：2.1切1.8现网使用A3事件，该参数将影响A3切换事件判决，取值越小，则邻区信号越难满足条件，切换时间越晚，过晚切换容易导致切换失败。
该参数对应A3事件判决的Ofn参数。
A3事件的进入条件为：Mn+ofn+ocn-Hys>Ms+Ofs+Ocs+OffA3事件的离开条件为：Mn+Ofn+Ocn+Hys<Ms+Ofs+Ocs+OffMn:邻小区测量结果，不包括任何的偏置；Ofn:邻小区频率特定的偏置；Ocn:邻小区的小区特定的偏置；Hys:进入和离开该事件的滞后参数；Ms:本小区测量结果，不包括任何偏置；Ofs:服务频点（本小区频点）的频率特定的偏置；Ocs:本小区的小区特定的偏差；Off:A3事件的偏置，需要高层配置。
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武汉DO两载频分配不均的分析处理
GSM MSC 2011 CASE XXXX
作者：SSE XXX分公司XXX
（注意：GSM MSC部分请按照CASE所属的实际技术领域来写）【产品类别】：CDMA RF
【CASE ID】：
【故障级别】：Minor
【关键字】：CDMA DO二载频话务分配不均衡
【故障现象】
武汉12_978为高校基站，而在20日早忙时第一扇区、第二扇区DO37频点话务量为零且起呼次数为零，而78频点正常。
【原因分析】：
首先，对该站37载频的接入信道进行了检查，通过检查37频点的接入信道是打开的，如下图所示：
接着，检查了该站底噪正常，如下图所示:
然后，基站无硬件告警，如下图所示：
接着，对话务负荷分担相关参数进行了检查，设置合理，如下图所示：
经过多方沟通，DO37频点无话务主要原因是部分DO载波的EVM出现过载时进入功能控制状态导致DO多载频话务分配不均衡，该问题将在基站的R35.1版本进行解决。
【解决方法】：
提供的临时解决方案为：
1、telnet DO URC IP
2、shell ucu# （EVM #）
3、dumpOHMInfo
4、BTCOHMCL_ActiveDisconnect
5、BTCOHMCL_BackupDisconnect
6、dumpOHMInfo (both active and backup OHM connection should show disconnected)
7、Wait for 5 min
8、BTCOHMCL_PostOHMConnRetryTimerMsg
9、dumpOHMInfo (both active and backup OHM connection should show connected)
由调整后smart指标，37、78载频都有起呼及占用且两个载频之间的话务负荷均衡，。