Research and application of automatic load balancing method based on machine learning

张之栋; 高瑜鸿; 李连本; 杜犇

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2020.02.007

Chinese

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Research and application of automatic load balancing method based on machine learning

更新时间：2026-04-20

- Research and application of automatic load balancing method based on machine learning
- Vol. 33, Issue 2, Pages: 31-36(2020)
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团设计院有限公司陕西分公司
  2. 中国移动通信集团陕西有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2020.02.007
  CLC： TN929.5
- Published：2020
- 稿件说明：
移动端阅览
[1]张之栋,高瑜鸿,李连本,杜犇.基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用[J].电信工程技术与标准化,2020,33(02):31-36.

张之栋, 高瑜鸿, 李连本, et al. Research and application of automatic load balancing method based on machine learning[J]. 2020, 33(2): 31-36.
[1]张之栋,高瑜鸿,李连本,杜犇.基于机器学习的自动负载均衡方法研究及应用[J].电信工程技术与标准化,2020,33(02):31-36. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2020.02.007.

张之栋, 高瑜鸿, 李连本, et al. Research and application of automatic load balancing method based on machine learning[J]. 2020, 33(2): 31-36. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2020.02.007.

摘要

负载均衡是提升LTE网络容量能力的重要优化手段

由于LTE小区用户在时间上的波动性

常规的人工优化手段很难满足网络优化的需求。本文提出了一种基于机器学习XGBoost用户数预测的自动均衡方法和系统

通过XGBoost对LTE小区未来15 min的用户数量进行精准预测

并根据预测结果进行转移用户数计算

从而实现均衡门限的实时动态调整。该方法在网络应用中取得了良好的效果。

Abstract

Load balancing is an important optimization method to improve the capacity of LTE network. Due to the volatility and imbalance of users in time

conventional manual optimization methods are difficult to meet the needs of network optimization. This paper proposes an automatic equalization method and system based on XGBoost user number prediction. Through XGBoost

the number of users in the LTE cell in the next 15 minutes is accurately predicted

and the number of users transferred is calculated according to the prediction result

so as to realize real-time dynamic adjustment of the equalization threshold. This method has achieved good results in the application process of the existing network.

关键词

Keywords

references

基于XGBoost算法的用电电量预测的实践应用 [J]. 黄达文,方芃岚. 现代信息科技 . 2017(04)

LTE异频负载均衡算法在高负荷场景的应用分析 [J]. 姚志华,郑国惠. 信息通信 . 2017(06)

XGBoost算法在电子商务商品推荐中的应用 [J]. 张昊,纪宏超,张红宇. 物联网技术 . 2017(02)

基于异频MLB负载均衡解决LTE高负荷场景的优化方法研究 [J]. 王宇,饶东. 信息通信 . 2016(03)

LTE网络中多目标优化的动态负载均衡算法 [J]. 黄妙娜,冯穗力,陈军,张永忠. 电子与信息学报 . 2014(09)

ARIMA模型在移动通信用户数预测中的应用 [J]. 白斌飞,晏正春. 统计教育 . 2007(05)

机器学习[M]. 清华大学出版社 , 周志华, 2016

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Malicious queries identification method based on XGBoost

Practice of machine learning in data analysis

Network quality of experience evaluation based on machine learning

Research on operators’ anti-fraud technology

Research and application of intelligent operation and maintenance（AIOps）under China Unicom distributed architecture

Related Author

徐迪

刘兴旭

幸锋

刘明艺

王玮

郭莉

何凌

蓝万顺

Related Institution

中移(杭州)信息技术有限公司

中国移动通信集团设计院有限公司

中国移动通信集团云南有限公司

中国移动通信集团广东有限公司

中国联合网络通信有限公司济南软件研究院

AI问答

Postal code：100079
Tel：（010）53879206 Email：tmw@bjxintong.com.cn
Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 京ICP备09082226号-64 京公网安备11010602201714号
It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.

⁰