规划的冗余邻区筛查方法
LTE网络通过经纬度测算距离核查冗余邻区
通过经纬度测算距离工具核查冗余邻区
在LTE网络中，UE搜索PCI测量小区信息。
如果搜索到重复的PCI，将造成切换失败。
因此需要定期对邻区进行核查，及时清理不合理的邻区关系。
通过测算站间距，可以排查距离过远邻区，解决冗余邻区问题。
本文档将介绍如何通过经纬度测算距离工具实现站间距测算。
1.如下所示为经纬度测算距离EXEL工具；分别输入源站点及邻接站点的经纬度，即可自动
经纬度距离计算小
工具-Distance_Formul
2.由OMMB网管导出规划数据表，【EUtranRelation】子表即为全网邻接关系配置；通过
经纬度距离计算-伊
春邻接关系.xlsx
3.将源ENODEB 及邻接小区信息按格式复制到规划数据表中，并填写相应操作代码，删除为D。
通过网管规划数据导入执行。
EXCEL0512_删除距
离过远.xlsm。
nastar邻区分析总结
1、邻区优化过滤条件冗余邻区筛选条件：1.邻区CGI准确（不为空白）；2.综合优先级TH小于1的；3.优先级大于20的；4.距离大于1.5KM;5.7天切换次数少于10次（排除新建站点）6.建议采集一击的MR数据,保证BA表测试时间足够长在7200分钟左右漏配邻区筛选条件：1.邻区CGI不为空值；2.综合优先级TH大于1；3.优先级小于104.建议采集一周的MR数据，保证BA表测试时间足够长,在7200分钟以上。
2、判断冗余邻区导出Nastar的邻区优化结果，过滤出操作选项为冗余邻区的记录，结合GCELL_GCELL 的切换请求分析，7天切换次数少于10次（排除新建站点），则可以认为是冗余邻区。
在没有收集MR数据前，完全可以直接根据GCELL_GCELL的切换请求次数来确定是否是冗余邻区。
冗余邻区需要考查是否是道路覆盖的邻区，对于道路覆盖的邻区需要与客户协商是否进行邻区的删除。
3、评估漏配邻区建议导出全部的邻区分析结果，筛选出建议的漏配邻区，按照【距离】远近进行排序，【距离】在15公里以内可以直接添加，大于15公里时需要人工核查，如不确定原因建议不进行修改。
4、邻区修改脚本生成Nastar中给出的漏配邻区和冗余邻区建议均为单向，建议在进行漏配邻区添加时将其添加为双向邻区。
脚本生成一般可以通过Excel工具完成脚本的制作。
5、关注邻区优化后的KPI指标对于漏配邻区，在完成邻区添加后，需要监测【出/入小区切换测量（GSM小区－GSM 小区）】指标，检查添加的邻区是否有切换请求及切换成功率是否正常。
冗余邻区如果参考了【出/入小区切换测量（GSM小区－GSM小区）】则不会存在问题，务必保证检查了邻区的切换请求次数。
监测KPI指标和邻区间切换测量。
边缘计算技术的冗余检测与冗余删除策略
边缘计算技术的冗余检测与冗余删除策略边缘计算是一种将数据处理和存储转移到网络边缘的技术，它通过将计算任务分布到边缘节点上，可以减少数据传输的延迟和带宽占用。
然而，在边缘计算环境下，由于资源受限和网络条件的不稳定性，冗余数据的存在可能会导致资源浪费和性能下降。
因此，冗余数据的检测和删除是边缘计算中一个重要的问题。
冗余数据指的是在边缘计算环境中存在多个副本的相同数据。
这可能是由于网络中断、节点故障或数据发布出现错误等原因导致的。
为了减少冗余数据的存在，我们需要有效的冗余检测和删除策略。
在边缘计算中，冗余检测的目标是识别出那些重复存在的数据。
常见的冗余检测方法包括哈希算法和比特位映射。
哈希算法通过计算数据的哈希值来判断是否有相同的数据存在。
比特位映射则使用一个定长的比特位数组来表示数据集中的数据，并将数据的指纹映射到相应的比特位上。
当多个数据的指纹映射到同一个比特位上时，我们可以确定这些数据是重复的。
冗余删除策略是在进行冗余检测后，根据不同情况选择性地删除冗余数据。
一种常见的删除策略是保留最新版本的数据，并删除旧版本的数据。
这是因为对于实时性要求较高的数据，保留最新版本可以确保数据的准确性。
另一种策略是保留数据的最优副本，并删除其他副本。
最优副本可以根据一些指标选择，如距离用户最近的副本、性能最好的副本等。
除了上述方法，还可以采用数据去重技术来删除冗余数据。
数据去重是指在相同或相似的数据中只保留一份，并通过引用链接将其他副本指向该数据。
这种技术可以大大减少存储空间的占用，提高数据存储的效率，并减少冗余数据的存在。
另外，冗余检测和删除的效率也是需要考虑的因素。
边缘计算环境通常具有资源受限和网络不稳定的特点，因此需要高效的算法和策略来进行冗余检测和删除。
一种常见的提高效率的方法是将计算任务下发到边缘节点进行本地处理，减少数据传输时间。
同时，可以采用增量计算和增量更新的方式来避免对全部数据进行重新计算，从而降低计算复杂度。
UMTS-GSM邻区分析
UMTS/GSM邻区分析UMTS/GSM邻区分析包括UMTS/GSM邻区分析任务的管理、UMTS/GSM邻区分析报告的查询和UMTS/GSM邻区分析报告的导出。
系统提供异系统邻区的冗余和漏配检查，以便协助解决因异系统邻区冗余、漏配引起的网络质量问题。
∙UMTS/GSM邻区分析基础知识了解UMTS/GSM邻区分析相关的概念性知识，如UMTS/GSM邻区分析功能、应用场景和邻区分析算法，有助于您进行UMTS/GSM邻区分析的相关操作。
∙UMTS/GSM邻区分析操作流程介绍用户在执行UMTS/GSM邻区分析时的操作流程。
∙管理UMTS/GSM邻区分析任务Nastar性能分析系统提供了UMTS/GSM邻区分析任务管理的功能，您可以创建、修改、删除、挂起、恢复UMTS/GSM邻区分析任务，也可以浏览任务的状态和进度等信息。
∙查询UMTS/GSM邻区分析报告Nastar性能分析系统提供UMTS/GSM邻区分析报告查询功能，您可以根据需要查询某些RNC下的小区，在GSM系统中的已定义和未定义邻区，并根据相关算法计算各邻区的总体评分并排序，协助用户定位异系统邻区中是否存在冗余和漏配的情况。
∙查询UMTS/GSM可能邻区分析报告Nastar性能分析系统提供UMTS/GSM可能邻区分析报告查询功能，您可以通过此功能，基于邻区漏配测量结果，并结合工程参数和配置数据进行分析，快速了解到UMTS小区在GSM系统中所有的可能邻区，从而最终指导邻区关系的优化。
∙导出UMTS/GSM邻区分析报告Nastar性能分析系统提供UMTS/GSM邻区分析报告导出功能，您可以根据需要将已经查询的UMTS/GSM邻区分析结果导出并保存为CSV文件或XLS文件，以便后续用以优化网络中小区的邻区关系。
∙导出UMTS/GSM可能邻区分析报告Nastar性能分析系统提供UMTS/GSM可能邻区分析报告导出功能，您可以根据需要将已经查询的可能邻区分析结果导出并保存为CSV文件或XLS文件，以便后续用以优化网络中小区的邻区关系。
邻区优化七步法
操作法介绍邻区优化七步法摘要：邻区优化是无线网络优化工作中的一项日常性工作，邻小区设置不当，会导致干扰增大、容量下降和性能恶化，严重影响用户业务感知，甚至会引发用户投诉。
传统邻区优化方法存在复杂、低效、技术门槛过高等问题，给日常邻区优化工作带来诸多不便。
本操作法创造性地提出了基于网优平台进行邻区优化分析的方法，并结合自制的简易邻区脚本生成工具，使单个BSC邻区优化工作周期从10天缩短为3天，大大提高了邻区优化的工作效率，并提升了邻区优化精确度，真正实现了邻区优化工作的日常化、精细化。
正文：邻区配置和优先级设置是邻区优化的重点内容，漏配邻区或邻区优先级设置不合理，会从不同程度上影响整个网络的性能，进而影响用户的业务感知。
本文以中国电信网优平台为依托，归纳总结了一种能够高效、精确开展日常性邻区优化的操作方法——邻区优化七步法。
一、创作背景邻区优化是无线网络优化工作中一个重要的环节。
CDMA网络是一个自干扰系统，如果邻区设置不当，会导致干扰增大、容量下降和性能恶化。
良好的邻区设置是保证CDMA网络性能的基本要求。
传统邻区优化主要通过详细的路测进行，但受到测试X围的限制，对于邻区优化的精细度不足。
使用华为NASTAR软件通过PSMM消息进行邻区优化虽然精确度较高，但由于受到硬件狗的限制，无法进行日常化的优化工作，给邻区优化工作带来诸多不便。
网优平台的出现很好地解决了这个问题，借助网优平台高效的邻区数据采集和分析功能，真正实现了邻区优化的日常化。
二、传统的邻区优化方法及存在问题（一）：路测方式路测方式是指利用扫频设备，通过详细的路测对各个小区导频的切换行为进行分析，进而实现邻区合理性的见查。
应用场景：基于路测的邻区优化方式主要用于新建站的工程优化工作。
存在问题：由于受到路测X围的限制，通过路测方式进行邻区优化的准确度不高，难以开展精细化的邻区优化工作，同时路测工作投入大量的人力、物力，优化效率较低。
（二）：专业软件方式使用设备厂家专业的邻区优化软件（如华为NASTAR软件）通过网络侧采集CDMA导频测量报告类消息和切换类消息，统计邻区强度、所处的导频集、出现的概率等信息，判断邻区设置的合理性和邻区配置的优先级，进而增加漏配的邻区、删除不必要的邻区以及调整邻区优先级。
邻区规划的方法和技巧
邻区规划的方法和技巧邻区规划是城市规划的重要组成部分，涉及到社区、街道以及邻里居民的需求和利益。
合理的邻区规划能够提高社区居民的生活质量，促进社区的和谐发展。
下面我将介绍一些邻区规划的方法和技巧。
1. 数据收集和分析：邻区规划的第一步是收集和分析相关数据，包括社区人口、居住结构、交通状况、公共设施、地理环境等多方面的信息。
通过对这些数据的分析，可以了解社区的发展现状和存在的问题，为规划提供依据。
2. 社区参与：邻区规划应该是一项广泛参与的过程，重视居民的意见和需求。
通过组织社区活动、举办座谈会、征求居民的意见等方式，邀请居民参与规划决策，听取他们对社区发展的建议和意见。
这样可以增加居民的认同感和参与感，使规划更加符合社区的实际需要。
3. 区域分析和定位：在进行邻区规划时，需要对社区进行区域分析和定位。
通过了解周边地区的发展状况和优势资源，可以确定社区的定位和发展方向。
例如，如果社区周边缺乏公园和绿地，那么可以将社区规划成绿化环境优美的生态社区，满足居民的需求。
4. 设施和服务规划：邻区规划需要考虑居民的生活需求，包括公共设施、服务设施等。
通过合理规划社区的学校、医院、商业中心、娱乐设施等，可以提供便利的生活条件，提高居民的生活质量。
同时也要注意公共设施的均衡分布，避免过度集中或不足。
5. 绿化和景观规划：绿化和景观是邻区规划中的重要组成部分。
通过合理规划和布局社区的绿地、花坛、人行道等，可以改善社区的环境质量，提供居民休闲娱乐的场所。
同时应该注重保护和利用好社区的自然资源，保持社区的生态平衡。
6. 交通规划：交通规划是邻区规划中的重要环节。
合理规划社区的道路、交通节点和交通工具，可以提高交通效率，方便居民的出行。
同时要注重非机动车和公共交通的发展，减少汽车使用，减少交通拥堵和环境污染。
7. 建筑设计和安全规划：在规划社区时，需要注重建筑设计和安全规划。
合理设计社区的建筑物，包括住宅楼、商业建筑、公共设施等，可以提高社区的美观性和舒适度。
典型相关分析、冗余分析
典型相关分析的基本思想
X1 X2 X3
Nk心理
X
U1 U2 CanR1 CanR2
Y
V1 V2
Y1 Y2 Y3
X4 X5
X6
U3
U4 U5
CanR3
CanR4 CanR5
V3
V4 V5
Y4
Y5
典型相关的基本假设和数据要求
Nk心理
两组变量之间为线性关系，即每对典型变 量之间为线性关系
经济水平Vs收入水平：对数 审阅简单相关矩阵、检验所有观测变量的分布
第二组变式1对第一组变量的 平均解释比例： 交叉负载 乘方 1 X1 -0.548 0.3003 X2 0.299 0.0894 合计 0.3897 平均值 0.1949
典型相关分析的统计指标
冗余指数（manova)
Nk心理
1.典型变式序号（CAN.VAR)；2、3.每个变式所代表的某分组 的方差比例和累计方差比例，DE因变量组，CO自变量组；4、 5.另一组解释的方差比例以及累计方差比例
典型相关分析
Nk心理
Contents
1
2 3 4 典型相关的基本思想与解法 典型相关分析的统计指标 典型冗余分析 Spss实例与操作
Nk心理
何时采用典型相关分析
典型相关是简单相关、多重相关的推广，或者说，简单相关、 多重相关是典型相关的特例
Nk心理
• 一个随机变量：X
简单相关
• 一个随机变量：Y
典型相关分析的统计指标
典型系数（sps） 典型系数（manova)
Nk心理
典型相关分析的统计指标
典型负载系数（sps） 典型负载系数（manova)
Nk心理
典型负载系数（结构 关系系数）：典型变 量与本组观测变量之 间的两两简单相关系 数
精品案例_利用python深挖MRE数据,快速准确识别邻区漏配小区
利用python深挖MRE数据，快速准确识别邻区漏配小区目录一、问题描述 (3)1.1、IPRAN割接，造成X2链路不通，易产生、难发现 (3)1.2、手动添加邻区，效率低且邻区漏配多 (4)1.3、现有邻区分析工具操作繁琐，过分依赖工参准确性 (4)二、分析过程 (5)2.1、原理分析 (5)2.2、定义关键要素：小区UE平均A3/A5上报数 (7)2.3、邻区漏配小区与非邻区漏配小区关键要素差异 (7)三、解决措施 (11)3.1 打开数据模板 (11)3.2 时间粒度及指标门限选择 (12)3.3开始运算 (13)3.3 输出结果 (14)3.4 异常情况处理 (16)四、经验总结 (18)4.1 软件应用效果 (18)4.2 使用建议和后续计划 (18)利用python深挖MRE数据，快速准确识别邻区漏配小区【摘要】：随着4G网络不断建设，网络中的邻区关系变的越来越复杂，网络结构不合理，加之各种工程割接操作，不可避免的会带来一些漏加、单向、冗余等邻区现象。
传统的邻区优化工具和方法存在复杂、低效等问题，给日常邻区优化带来诸多不便。
本文根据邻区漏配发生时上报的测量报告规律，总结相关经验和门限，创造性的利用Python深挖MRE海量数据，能高效准确的发现存在邻区漏配的小区，并识别目标小区的PCI、频点和RSRP信息，快速完成邻区优化，效率显著提升。
【关键字】Python、MRE、邻区漏配【业务类别】4G数据业务一、问题描述1.1、IPRAN割接，造成X2链路不通，易产生、难发现通常在IPRAN需要扩容和调整时，需进行IPRAN割接，IP地址会产生变动。
由于LTE切换大多基于X2切换，IPRAN割接时，若不能及时更新IP地址，则会产生邻区不通，不能切换等问题。
如下：图1 邻区漏配路测现象济广高速自北向南行驶，至金家老屋附近，占用XY-LA-霍山-六潜高速转步园隧道-NFTA-434658-51小区，持续上报A3事件，但源小区一直不下发RRC重配置消息，直至服务小区RSRP至-103dBm，产生无线链路失败。
典型冗余分析范文
典型冗余分析范文典型冗余分析是一种常用的数据分析方法，通过对数据集中的冗余信息进行筛选和剔除，提高数据集的效率和可靠性。
在数据分析中，典型冗余通常指的是数据集中存在的重复或多余的信息。
这些冗余数据可能导致冗长的计算过程、降低数据处理的速度和准确性，并浪费存储空间。
因此，典型冗余分析的目标是找出这些冗余数据，并对其进行处理，以优化数据集的效果。
1.数据清洗：在进行典型冗余分析之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗是指对数据集进行预处理，包括去除空值、异常值和重复值等。
这样可以减少噪声和不必要的冗余信息。
2.数据聚类：数据聚类是典型冗余分析的核心步骤。
聚类是指将数据集中的对象按照其中一种相似性标准进行分组。
在典型冗余分析中，聚类可以将具有相似特征的数据对象归为一类，从而找出数据集中的重复和冗余信息。
3.特征选择：在数据聚类之后，需要对每个数据集进行特征选择。
特征选择是指从已聚类的数据集中选择最具代表性和独特性的特征。
通过特征选择，可以减少数据集的维度和冗余信息，提高数据处理的效率和准确性。
4.数据组合：特征选择之后，需要将已选择的特征进行组合。
数据组合是指将多个特征进行组合，形成新的特征集合。
通过数据组合，可以进一步减少数据集的维度和冗余信息，并提高数据处理的效果。
经典的典型冗余分析方法包括基于聚类的冗余分析、基于频繁项集的冗余分析和基于关联规则的冗余分析。
基于聚类的冗余分析方法将数据集中的对象进行聚类，然后通过计算不同聚类之间的相似度或距离，找出相似度高的聚类，从而发现数据集中的冗余信息。
基于频繁项集的冗余分析方法首先找出数据集中的频繁项集，然后通过计算频繁项集之间的相似度或距离，找出相似度高的频繁项集，从而发现数据集中的冗余信息。
基于关联规则的冗余分析方法首先找出数据集中的关联规则，然后通过计算关联规则之间的相似度或距离，找出相似度高的关联规则，从而发现数据集中的冗余信息。
总之，典型冗余分析是一种重要的数据分析方法，可以帮助我们提高数据集的效率和可靠性。
重叠冗余覆盖的优化方案
重叠冗余覆盖的优化方案摘要：蜂窝移动网络为了保证连续无缝覆盖，相邻的小区覆盖区域会存在必要的重叠，当重叠区域过大时，会使得小区间干扰增加、邻区关系过多，严重时还会引起乒乓切换，降低网络性能;另外，如果重叠覆盖度不足，会影响连续覆盖，出现弱覆盖区域。
本文提出一种基于NCS 测量、MRR 测量与现场测试验证的方式，优化网络覆盖结构，使网络处于最优状态。
关键词：重叠覆盖度；冗余覆盖度；NCS 测量；MRR 测量；网络优化1、引言随着移动业务量的急剧增长以及扩容新建工程的持续开展，网络规模容量也在不断快速发展；在网络建设过程中，站址协调的难题长期存在，导致了实际建设站点与规划站点或多或少的存在一定偏差。
交维后的客户投诉大多时候又以新建站点的方式解决，因此重叠覆盖过多的小区会经常性的出现。
这不仅增加了运营维护的成本，还会对周边小区产生干扰，引起乒乓切换降低网络性能。
如何对动态变化的网络及时作出调整，是网络优化人员亟待解决的问题。
本文提出一种基于NCS 测量、MRR 测量与现场测试验证的方式，排查网络中冗余小区，降低重叠覆盖过大的影响，加强对重叠覆盖度不足小区的覆盖，使网络覆盖处于最优状态；本方法能快速定位网络中存在的覆盖问题，并进行优化调整。
2、算法简介➢ 重叠覆盖度该指标反应了该区域有多少个强信号小区进行了重复的覆盖。
重叠覆盖度示意图：其中服务小区s 场强-相邻小区i 场强＞-12dB ，COsi ：相邻小区i 对服务小区s 的同频相关系数，即相邻小区i 在服务小区s 的测量报告中出现且信号强度∑+=isi 1CO 重叠覆盖度报告数的小区服务报告数的小区服务出现在小区相邻MR s MR s i CO si =差>-12dB 的比例。
➢ 冗余覆盖度()alli i is N N CO ∑⨯=冗余覆盖指数 其中，COis ：本小区s 对周边小区i 的同频相关系数，即本小区s 在周边小区i 的测量报告中出现且信号强度差>-12dB 的比例该指标反映某小区对C 的正面贡献以及对I 的负面贡献的关系，表示由于网络结构因素该小区对其他小区干扰的程度，在数值上表示该小区影响其他小区话务与自身话务的比值，用于寻找造成网络干扰的小区。
1-way 2-way 邻区清理方法参考
1-way/2-way 邻区清理方法参考（Ver 1.00）目录11-WAY/2-WAY定义 (3)1.11-WAY (3)1.22-WAY (3)2为什么要清理1-WAY/2-WAY (4)2.1危害 (4)2.2如何查出 (4)31WAY/2-WAY邻区的清理方法 (5)3.1产生的原因 (5)3.2判断方法 (5)1 1-way/2-way定义关于1-way和2-way，业界没有明确的定义。
但总的来说，各厂家的定义大致相同。
在本文中，按以下方式定义：1.1 1-way对于处于单分支状态下，就会引起异常的邻区配置，定为1-way邻区。
可能的情况是：⏹A->B, 且A和B同PN。
（A，B，C，D均指载频，A->B表示A在B的邻区列表中，下同）⏹注意：对于A->B<-C情况，通常我司系统会拒绝输入。
1.2 2-way对于处于软切换状态下才会触发异常的邻区配置，定为2-way邻区。
可能的情况是：⏹A->B->C，且A和C同PN⏹A->B->C<-D，且A和D同PN2 为什么要清理1-way/2-way2.1 危害因为协议规定BSC下发的邻区列表中的PN不能存在重复，且不能与激活集PN重复，所以1-way/2-way的邻区可能会使BSC在合并邻区时，漏掉重要邻区，造成掉话。
然而1-way的危害远大于2-way，必须随时发现，随时清理。
2.2 如何查出目前可以使用Excel工具NL script generator (ver 4.2x或以上版本)来查找出所有1-way/2-way 邻区，如果在工具中填写了经纬度，还能直接得到各节点间的距离，有助于下一步清理。
注意：该工具的最新版本，可以在网规服务器上获得。
\\szxfs04-pub\CDMA\WX_CDMA_KB_F\03综合平台\03常用工具\01网规网优工具\03RNO\MiniTool\NL and Script tool\3 1way/2-way邻区的清理方法3.1 产生的原因这类异常邻区产生的原因主要有3个：⏹邻区错配⏹邻区过多⏹PN复用距离过短因此我们在清理时，就应该按这几个原因来检查，并做针对性处理。
冗余邻区导致锚点无法正常切换案例
冗余邻区导致锚点无法正常切换案例案例上报省份：贵州案例上报人：李拔任一、关键词：FDD 1800，NSA锚点，冗余邻区二、案例分类1、问题分类：切换问题2、手段分类：参数调整三、优化背景在NSA组网中，终端需接入FDD1800锚点再接入5G，因此在测试过程中需保证锚点正常接入并持续驻留。
四、问题现象1GS-大唐售楼部拉远NHHC至1GS-观山湖区_中天会展城路口NHHO拉网测试过程中，1GS-观山湖区_中天会展城路口NHHO锚点pci239小区RSRP持续高于主服小区pci328 10dB左右无法切换。
五、原因分析查看Serving and Neighboring Cells(LTE)窗口中发现有邻区239RSRP持续高于主服小区328 10dB左右，L3信令中多次发起A3但未切换，初步怀疑为邻区、X2配置错误：➯操作命令：LST EUTRANINTRAFREQNCELL经核实大唐售楼部至中天会展城路口存在冗余邻区（因修改过频点导致部分邻区无效）2、核查外部邻区配置➯操作命令：LST EUTRANEXTERNALCELL经核实大唐售楼部存在冗余邻区（因添加距离较远站点或修改过基站配置）➯操作命令：DSP SCTPINK经核实锚点侧X2配置正常4、删除大唐售楼部与中天会展城之间冗余邻区➯操作命令：RMV EUTRANINTRAFREQNCELL删除后仍旧不切换：5、删除冗余邻区后锚点侧X2自建立，进行站点复位➯操作命令：RST BTSNODE:站点复位后验证仍旧不切换6、删除大唐售楼部与其它站点冗余邻区➯操作命令：RMV EUTRANINTRAFREQNCELL删除后验证已正常切换：六、解决方案1、核查锚点侧邻区及外部邻区配置2、核查锚点侧X2配置是否正常3、删除源小区与目标小区冗余邻区，待X2重配置后进行站点复位4、删除源小区与其它站点冗余邻区七、效果评估站点复位后锚点正常切换，5G亦正常切换：八、基于案例提炼的方法、流程及评估标准建议在实测中，锚点不切换请仔细核查邻区、外部邻区以及X2配置，若存在冗余邻区需及时删除，删除冗余邻区后需进行站点复位。
LTE邻区规划优化规则
LTE邻区规划优化规则LTE邻区规划优化是指在LTE网络中，通过调整和优化邻区参数，提升网络性能和用户体验。
邻区规划优化是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素，包括网络拓扑结构、信道干扰、用户负载等。
下面是LTE邻区规划优化的一些常见规则。
1.邻区频率规则：邻区应与主服小区频率临近，频率差异应在一定范围内，通常建议不超过5MHz。
这样可以减少邻区间的干扰和干扰级数。
2.邻区优先级规则：邻区应按优先级进行设置，根据不同的网络需求和用户负载情况，设置邻区的优先级。
邻区优先级可以根据业务类型、用户密度、覆盖范围等进行设置。
3.邻区功率规则：邻区功率应按照一定的规则进行设置，确保其覆盖范围能够满足网络需求和用户需求。
通常，邻区功率设置可以在主服小区的覆盖范围内进行调整，以防止干扰。
4.邻区重叠规则：邻区应进行一定的重叠设置，以提供连续的覆盖。
邻区重叠时，需要合理设置邻区的参数，如频率、功率等，以保证用户在邻区边缘区域能够顺畅切换。
5.邻区配置规则：邻区应根据网络要求进行合理的配置。
邻区配置包括邻区ID、PCIs、频点、功率等。
邻区配置的合理与否直接影响LTE网络的性能和用户体验。
需要注意的是，邻区配置应避免冗余和过剩，以减少干扰和系统开销。
6.邻区参数调整规则：邻区参数需要进行定期调整和优化。
根据实际网络情况，对邻区参数进行评估和调整，以提高网络性能。
邻区参数调整包括各个邻区参数的优化，如邻区重选参数、邻区参数等。
7.邻区干扰管理规则：LTE网络中邻区间的干扰是影响网络性能的重要因素之一、通过合理设置邻区参数、调整干扰源的功率等方式，可以降低邻区干扰，提升网络性能。
8.邻区更新规则：邻区更新是指当网络拓扑发生变化时，如新增、删除或移动基站时，邻区参数需要进行更新。
邻区更新规则要求及时、准确地更新邻区参数，以保持网络稳定和性能优化。
最后，值得注意的是，LTE邻区规划优化是一个动态的过程，需要持续关注网络负载、用户需求和技术发展等因素，及时进行调整和优化，以确保网络的可靠性、稳定性和性能。
louvain方法
louvain方法Louvain方法，一种用于社区检测的效率算法随着互联网的快速发展，社交网络、知识图谱等大规模网络数据的存在已经成为常态。
这些网络中节点的联系方式使得人们可以更加便捷地获取信息、交流互动。
然而，对于这些复杂网络的结构和模式的理解却是一个巨大的挑战。
为了更好地理解网络中的社区结构以及分析网络的实际应用，社区检测方法应运而生。
Louvain方法（Louvain algorithm）作为一种高效的社区检测算法，在实际应用中受到了广泛的关注。
它的主要思想是通过优化网络中节点的社区划分来最大化社区内部的紧密程度，并尽量减少社区之间的连边数量。
该方法通过将原始网络转化为社区结构图，迭代地合并社区来达到最优的划分效果。
具体而言，Louvain方法分为两个主要步骤：局部优化和全局优化。
在局部优化阶段，该方法首先通过在每个节点的邻居节点中找到一个使得模块度增加最大的邻居节点进行社区合并，直至无法继续增加模块度为止。
而在全局优化阶段，Louvain方法进一步通过将原始网络中的节点聚合为“超级节点”，建立重量为超级节点的新网络，然后再次执行局部优化过程。
这样迭代执行直到网络的模块度不再增加为止，最终得到最优的社区划分结果。
Louvain方法的优势在于它的高效性和可扩展性。
通过整合社区划分过程中的贪婪策略和迭代优化，该方法能够快速而准确地划分出网络中的社区结构。
此外，Louvain方法还能够处理大规模网络，对于节点数量以亿计的网络也能够迅速得到结果。
因此，在各种实际应用场景中，Louvain方法都具备较高的可行性和实用性。
总的来说，Louvain方法是一种非常实用的互联网技术，特别适合社交网络、知识图谱等大规模网络数据的社区检测。
通过其高效的算法和优化策略，我们能够更好地理解和分析网络中的社区结构，为实际应用提供支持。
无论是对于学术研究还是商业分析，Louvain方法都是一种值得推荐的工具和技术。
区域评估采取主要措施
区域评估采取主要措施引言区域评估是一个旨在全面了解和评估特定区域的工具。
通过对区域的分析和评估，我们可以识别出潜在的问题、机会和挑战，并制定相应的解决方案。
本文将介绍区域评估采取的主要措施，并探讨其重要性和实施方法。
主要措施在进行区域评估时，需要采取一系列的措施来获取准确的信息和数据。
以下是评估区域时常用的主要措施：1. 数据收集数据收集是进行区域评估的关键步骤之一。
通过收集各种数据，我们可以获得关于区域的各个方面的信息，包括人口统计、经济发展、环境状况等。
数据收集的方法包括调查问卷、实地考察、文献研究等。
2. 资源调查在评估区域时，需要对其自然和人力资源进行调查。
自然资源包括土地、水资源、能源等，而人力资源包括劳动力、教育水平、技能等。
资源调查可以提供关于区域可利用资源的信息，帮助评估区域的可持续发展潜力。
3. 社会调查社会调查是评估区域社会状况的重要手段之一。
通过对居民的调查和访谈，我们可以了解他们的需求、期望和问题。
社会调查可以包括居民问卷调查、重点群体访谈等方式，以获取对区域社会环境的深入了解。
4. SWOT分析SWOT分析是一种常用的评估工具，用于评估区域的优势、劣势、机会和威胁。
通过分析区域内外部环境的因素，我们可以识别出区域的战略位置和可能的问题。
SWOT分析可以帮助制定有效的发展战略和解决方案。
5. 统计分析统计分析是评估区域的重要手段之一。
通过对收集到的数据进行统计和分析，我们可以得出有关区域的定量指标，如人口增长率、失业率、经济增长率等。
统计分析可以帮助我们识别出区域的特点和潜在问题，从而制定相关的政策和规划。
6. SWOT分析区域间的比较分析是评估区域的另一个重要手段。
通过将区域与其他类似的区域进行比较，我们可以发现区域的差距和问题，了解其竞争力和发展潜力。
区域间的比较分析可以帮助制定有针对性的政策和措施，以促进区域的发展。
重要性和实施方法区域评估采取主要措施的重要性不可忽视。
规划的冗余邻区筛查方法
规划的冗余邻区筛查方法提交人：唐亮提交时间：2009-04-081方法介绍1.1思路目前中兴后台基于切换关系的统计，只能统计那些发生过切换请求的邻区关系，对于那些从未发生过切换请求的邻区关系，则无法从后台报表中提取得出。
基于这一点，通过将后台邻区切换关系统计表与无线参数表中的邻区规划表进行对比，就能筛选出那些从未发生过切换请求的冗余邻区关系来。
1.2工具准备网规网优软件NOP4.20版本后台软件MINOSEXCEL邻区行转列工具1.3实施步骤1．获取规划的邻区关系表。
可用NDE导出后台无线参数表（Radio Parameter，适用NOP4.20以上版本的是RAR压缩格式文件），将此参数导入NOP中，再利用NOP导出邻区关系表（NeighborCell，文件为EXCEL报表格式），得到后台规划的邻区关系；2．获取在一段时间内，实际发生过切换请求的邻区关系。
可通过MINOS提取小区级邻区切换关系，并导出为报表（GsmRelation，文件为EXCEL报表格式），得到各小区有切换请求的邻区关系；3．对比上述两步骤导出的邻区关系，筛选出网规网优表中规划的，但却不存在切换请求的邻区关系，即得到冗余的规划邻区；4．删除冗余邻区。
2做法验证本次选取西宁联通市区GSM网络中邻区个数大于25个的小区进行了排查。
1．用NDE从后台提取最新无线参数数据，导入NOP中，再从NOP中导出邻区关系表，表中邻区是规划的邻区关系，此表格记之为表A。
图0-1 从NOP中导出无线参数图0-2 从NOP中导出的规划邻区关系表2．在EXCEL中利用COUNTA函数统计表格A中邻区关系数量，再筛选出邻区关系数量大于25个的小区。
图0-3 规划邻区数量统计3．将表格A中筛选出的小区邻区关系通过“行转列工具”转换，并索引出主小区CI 备用，生成如下格式，记之为表C。
图0-4 邻区行转列工具图0-5 索引主小区CI4．使用MINOS提取第2步中筛选出的小区的一周小区级切换关系表（周汇总），得到各小区有切换请求的邻区关系，此表格记之为表B。
rda 环境因子筛选规则
rda 环境因子筛选规则RDA 环境因子筛选规则随着大规模数据的快速积累和数据分析技术的不断发展，环境因子筛选成为了研究人员在众多研究领域中的重要任务。
RDA （redundancy analysis）是一种常用的多元统计方法，可用于环境因子筛选。
本文将介绍RDA环境因子筛选规则的基本原理和应用。
一、RDA的基本原理RDA是一种典型的冗余分析方法，它通过分解解释变量和响应变量之间的协方差矩阵，找到能够最大化解释响应变量的环境因子。
RDA基于多元线性回归的思想，通过最小化误差平方和来确定环境因子的权重。
RDA的核心思想是将解释变量分解为两部分：与响应变量高度相关的部分和与响应变量无关的部分。
二、RDA环境因子筛选规则1. 显著性检验：在RDA分析中，显著性检验是筛选环境因子的关键步骤。
通常采用Monte Carlo Permutation test或基于F统计量的显著性检验方法。
通过对环境因子的重要性进行显著性检验，可以确定哪些环境因子对响应变量的解释具有统计学意义。
2. 多重共线性检验：多重共线性是指环境因子之间存在高度相关性，这会导致结果不稳定和解释变量的权重难以解释。
在RDA分析中，需要对环境因子之间的多重共线性进行检验。
常用的方法包括计算环境因子之间的相关系数矩阵、方差膨胀因子（VIF）和条件指数（Condition Index）等。
3. 剔除冗余环境因子：在RDA分析中，冗余环境因子是指那些与其他环境因子高度相关的因子。
冗余环境因子会导致结果的不稳定性和解释变量的权重难以解释。
因此，在RDA分析中需要剔除冗余环境因子，保留与响应变量高度相关且与其他环境因子低相关的因子。
4. 交叉验证：为了验证RDA模型的预测能力和稳定性，可以采用交叉验证方法。
交叉验证将数据集划分为训练集和测试集，通过在训练集上建立RDA模型，并在测试集上进行预测，评估模型的预测性能。
通过交叉验证，可以评估RDA模型的泛化能力和稳定性，提高筛选环境因子的可靠性。
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规划的冗余邻区筛查方法
提交人：唐亮提交时间：2009-04-08
1方法介绍
1.1思路
目前中兴后台基于切换关系的统计，只能统计那些发生过切换请求的邻区关系，对于那些从未发生过切换请求的邻区关系，则无法从后台报表中提取得出。
基于这一点，通过将后台邻区切换关系统计表与无线参数表中的邻区规划表进行对比，就能筛选出那些从未发生过切换请求的冗余邻区关系来。
1.2工具准备
网规网优软件NOP4.20版本
后台软件MINOS
EXCEL邻区行转列工具
1.3实施步骤
1．获取规划的邻区关系表。
可用NDE导出后台无线参数表（Radio Parameter，适用NOP4.20以上版本的是RAR压缩格式文件），将此参数导入NOP中，再利用NOP
导出邻区关系表（NeighborCell，文件为EXCEL报表格式），得到后台规划的邻区
关系；
2．获取在一段时间内，实际发生过切换请求的邻区关系。
可通过MINOS提取小区级邻区切换关系，并导出为报表（GsmRelation，文件为EXCEL报表格式），得到各
小区有切换请求的邻区关系；
3．对比上述两步骤导出的邻区关系，筛选出网规网优表中规划的，但却不存在切换请求的邻区关系，即得到冗余的规划邻区；
4．删除冗余邻区。
2做法验证
本次选取西宁联通市区GSM网络中邻区个数大于25个的小区进行了排查。
1．用NDE从后台提取最新无线参数数据，导入NOP中，再从NOP中导出邻区关系表，表中邻区是规划的邻区关系，此表格记之为表A。
图0-1 从NOP中导出无线参数
图0-2 从NOP中导出的规划邻区关系表
2．在EXCEL中利用COUNTA函数统计表格A中邻区关系数量，再筛选出邻区关系数量大于25个的小区。
图0-3 规划邻区数量统计
3．将表格A中筛选出的小区邻区关系通过“行转列工具”转换，并索引出主小区CI 备用，生成如下格式，记之为表C。
图0-4 邻区行转列工具
图0-5 索引主小区CI
4．使用MINOS提取第2步中筛选出的小区的一周小区级切换关系表（周汇总），得到各小区有切换请求的邻区关系，此表格记之为表B。
；
图0-6 邻区切换关系
5．通过分列“邻接小区ID”列得到邻接小区CI。
同时也索引出主小区CI备用，格式如下，记之为表D。
图0-7 分列得到邻小区CI
图0-8 索引主小区CI
6．在表C和表D中，分别按照（主小区CI：邻小区CI）的格式，得到组合列。
这样就做好了两表对比的准备。
图0-9 组合CI
7．使用VLOOKUP函数，通过“CI组合”列，在表C中索引表D的内容，由于C 中的规划邻区多余D中的产生实际切换关系的邻区，所以索引列会出现部分“#N/A”的情况，如下。
图0-10 从实际切换临区索引邻区CI
8．筛选出现“#N/A”的情况，得到的邻区关系就是规划的冗余邻区数据，即网规网优表中存在，但实际并无切换请求的邻区。
9．删除这些邻区。