《表3 优化配置建议与调整效果预测结果》

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《基于聚类分析和深度学习的多频多模网络负载均衡优化》

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根据训练得到的DNN模型进行优化搜索，输出优化配置建议以及调整效果预测结果。将问题转化为爬山算法以解决多维约束的优化问题，输出优化配置建议与调整效果预测结果，见表3。本文所选取的小区场景为F1D1D2FDD 900 MHz，其中，F1、D1和D2在现网中均为20 MHz带宽，FDD 900 MHz为5 MHz带宽，带宽比F1:D1:D2:FDD 900 MHz=0.307 7:0.307 7:0.307 7:0.076 9。因此，4个频点所承载的业务量越接近带宽比，则业务均衡度越好。