基于大数据技术的智能化无线网络优化体系

基于大数据技术的智能化无线网络优化体系

对于大数据的技术核心，主要是进行预测工作，它是人工智能中重要的组成部分。它将数学的计算方式运用到数据的预测中，通过大数据模型的自动学习和训练，进行每一个区域的网络质量趋势的预测，从而进行网络的优化工作。此次论文主要探讨的是大数据技术的智能化无线网络优化体系。

标签：大数据智能化无线网络优化体系

对于大数据的理解方式已经发生了改变，大数据不单单是数据量大的问题，而是通过数学的分析得到更多智能的信息，其中包含了这些数据的数量、属性等。所以，大数据的分析是非常关键的。目前，基本上很多技术都使用了智能化，而之所以能成就今天的局面，是因为通过了大量数据的记录和分析，使用最好的预测模式，不断的改进系统所取得的成就。

一、大数据分析的理论方法

1.数据可视化法

对于大数据的分析功能，所包含的内容较多不但需要专家进行分析，还包括了业务领域的用户。对于不同用户的大数据分析，最基本的要求就是最终获得结果的可视化。由于这种方法可以非常直接的展现出数据模式的特点，所以，非常实用。

2.数据挖掘技术

关于大数据分析的重要功能就是进行数据挖掘以及机器的学习算法，其中不同的计算方法必须要根据不同类型和数据和格式进行确定，然后更为精准的计算出数据，这也是它本身的特点之一。

3.模型预测能力

大数据的应用领域较多，其中最为关键的便是预测分析。它可以从很多数据中找出其中的特点，然后建立模型，再向模型中输入数据预测未来的结果。

二、大数据技术的智能化无线网络优化体系

1.大数据分析的技术和处理的过程

对于具体的技术主要包含了了数据的采集和存储、数据的处理和分析、数据的挖掘以及数据的建模和预测，然后再将最终的结果展现出来。主要处置的过程分为四部，分别为采集、导入和预处理，然后再进行统计和分析，再进行数据的挖掘。首先，进行数据的采集和存储，也就是将客户端的数据用数据库收集起来。

其次，就是数据的预处理，对这些采集的数据进行深入的分析，再将这些数据导入到比较集中的数据库。由于这一个过程所涉及的数据量较多，所以，经常会出现数据格式不一致的问题。然后，就是进行数据的统计和分析技术，主要是对这些存储的数据进行分析，然后再将其进行归类。这样，才能满足一些分析的要求，就系那个一些方差分析、多元回归分析等。最后，就是进行知识的挖掘，主要是对已经集中的数据进行各式各样的计算，以达到模式识别和结果预测的效果，从而进行级别的分析。只有满足了这些过程，才能算是比较完整的大数据处理过程。

2.基于大数据技术的无线网络性能预测和建模

一般情况下，无线网络的影响因素较多。例如周边的环境、其他干扰、网络的结果、资源配置、人为因素以及设备、配置参数等，所以，很难确定单一因素的定量以及网络质量的分析。为此，在进行网络区域的大数据分析，建立多元非线性分析的模型。再对一些重要的影响因素进行挖掘分析，从而判断网络的质量和趋势，实现参数的优化和性能的预测。并且，对于网络影响因素所造成的网络性能问题，必须要根据不同的情况进行诊断，这也是一种比较复杂的多元非线性的函数关系。在这种情况下，无论经验多丰富的专家都无法定量准确的判断网络的质量趋势。所以，为了解决这些不足之处，可以使用感知网络对无线网络的性能进行预测，然后再根据无线网络的需求进行建模。

3.多层感知器预测模型

模型是由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成的。一般情况下，网络模型有三个层次，其一就是输入层，主要的功能就是收集外界的输入信息，并传递给中间层的每一个节点；其二就是隐层，也就是中间层，是内部信息进行处理的层次，主要的工作是进行息息的变化。根据信息变化的能力要求，中间层可以设计为单向的隐蔽层次或者多的隐蔽层次结构，最后将隐蔽层的信息传递到输入层的每一个节点，进行深入的处理之后，完成正向传播的处理。而输入层的意思是输出层，向外界输出的信息进行处理的结果。当实际输出的信息与预期的信息不一致时，则进入反向传播阶段。误差经过输出层的处理，按照误差梯度下降的方式改正各个层次的权值。再向隐层和输入层进行逐次的反传。在经过循环操作，正向传播和误差反向传播的过程中，需要对每一个层次的权值进行适当的调整。而这一个过程当中，需要一直减少网络输出的误差。

4.大数据时代，人们改变分析问题的思路和方法

首先，一个转变就是在大数据时代的背景下，人们可以进行更多的无线网络管理和运维方面的数据分析，并处理所有相關的数据信息，不需要仅仅局限于部分的样本测试数据中。这样，可以有效的提高数据的精准性，从而获取更多网络的细节信息；第二个改变就是拥有大数据之后，可以通常大数据，掌握业务的发展方向和用户行为的趋势模型。与此同时，提高了人们在网络管理方面的观察力；第三个转变就是数据结果之间的关系。例如，无线网络的环境、用户的行为以及网络的质量之间的关系。另外，对于大数据模型的预测变化的趋势比较准确，所以，可以将不同的陈述和资源配置导入到模型中进行预测，得出准确的结果，也

就是制定具体的网络优化方案，从而减少人们的试验工作量，保证工作的质量，从而有效地提高工作的效率。

结语

综上所述，对于大数据的模型在进行预测时，必须要进一步的分析，得出准确的结果，再对每一个区域的无线网络质量做出趋势预测，然后，进一步的给资源的配置进行修改以及进行网络的优化。从而实现将网络优化工作的事后处理模式向预测评估预警模式进行转变。

参考文献

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