《表1 现网采集数据的预处理结果》

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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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为了满足机器学习算法的多维数据需求，需从不同设备厂商以及不同网元采集数据，这样采集的数据格式差异大、数据相关性复杂，关联去重之后实际可用格式化数据减少。本文所选取的小区场景为F1D1D2FDD 900 MHz，采集南宁市中存在负荷不均衡的5个网格共700多个小区连续一个月的数据，以15 min为粒度采集测量报告数据，配置参数以天为粒度进行采集，性能数据以15 min粒度进行采集，对处理后的格式化数据进行随机划分，按照8:2的比例划分训练集和测试集，现网采集数据预处理结果见表1。