1. 中国移动通信集团安徽有限公司
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Published:2023
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李涛, 范英鹰, 刘静静. 一种基于AI技术的5G基站节能自适应设计方案[J]. 2023, 36(2): 8-14+19.
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李涛, 范英鹰, 刘静静. 一种基于AI技术的5G基站节能自适应设计方案[J]. 2023, 36(2): 8-14+19. DOI: 10.13992/j.cnki.tetas.2023.02.008.
随着移动通信逐步迈入5G时代,新技术和新特性层出不穷,新业务和应用不断涌现,与此同时也给移动运营商带来了投资成本和营运资本不断攀升的挑战,尤其是能源消耗量巨大。如何降低通信网络能耗,不仅是运营商和设备商共同关注的重点,也是维护地球可持续发展的共同责任。本文通过对传统IT算法的有效改进,使能效识别、场景识别、负荷预测、性能保障多环节闭环,实现空域、频域、功率域节能技术自适应,预测准确率高于90%,节能效率超过95%,网络平均降耗22%,实现了网络降耗的目的。
绿色无线移动通信技术的创新思考[J]. 刘思怡.科学技术创新,2017(33)
深度学习框架下LSTM网络在短期电力负荷预测中的应用[J]. 陈亮;王震;王刚.电力信息与通信技术,2017(05)
基于季节变动模型的话务量预测[J]. 程伟.电信技术,2000(10)
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