基于AI自编码器算法的基站指令异常检测研究

石铎; 徐晶; 贾子寒; 甘舒; 安瑞

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2025.05.006

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基于AI自编码器算法的基站指令异常检测研究

更新时间：2026-04-20

- 基于AI自编码器算法的基站指令异常检测研究
- Issue 5, Pages: 5-14(2025)
- 作者机构：
  
  1. 中国移动通信集团设计院有限公司
  2. 中国移动通信集团设计院有限公司湖北分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2025.05.006
  CLC： TP18;TN929.5
- Published：2025
- 稿件说明：
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石铎, 徐晶, 贾子寒, et al. 基于AI自编码器算法的基站指令异常检测研究[J]. 2025, (5): 5-14.
DOI：

石铎, 徐晶, 贾子寒, et al. 基于AI自编码器算法的基站指令异常检测研究[J]. 2025, (5): 5-14. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2025.05.006.

摘要

传统基站巡检方法主要依赖静态阈值和固定算法，通常缺乏应对环境变化的灵活性，易导致故障检测的延误和误判。为解决这些问题，本文提出了一种基于指令巡检的基站异常检测方法。首先，从大量指令巡检结果中有效提取和整理数据，构造异常检测样本，为后续分析提供标准化和结构化的输入。然后，采用堆叠去噪自编码器技术，显著提高了异常检测的准确率和响应速度。此外，本文还提供了一种基于指令巡检结果的隐患基站异常项分析方法，能够精准指出关键巡检异常项，指导运维人员进行快速响应和故障排查。这些技术创新共同提升了基站巡检的智能化水平，优化了网络运维效率和成本，证明了本文方法的有效性。

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关键词

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