无线通信系统网管指标关联分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.3 论文期间完成的工作及论文的研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 GSM系统及数据挖掘简介 | 第12-23页 |
| 2.1 GSM系统研究 | 第12-14页 |
| 2.1.1 GSM 系统结构 | 第12页 |
| 2.1.2 GSM 网络结构 | 第12-14页 |
| 2.2 GSM网络接口研究 | 第14-15页 |
| 2.3 GSM系统主要指标研究 | 第15-16页 |
| 2.3.1 网络覆盖率 | 第15页 |
| 2.3.2 呼叫成功率 | 第15页 |
| 2.3.3 掉话率 | 第15-16页 |
| 2.3.4 切换成功率 | 第16页 |
| 2.3.5 拥塞率 | 第16页 |
| 2.3.6 通话质量 | 第16页 |
| 2.3.7 无线利用率 | 第16页 |
| 2.4 数据挖掘技术分析 | 第16-21页 |
| 2.4.1 数据挖掘的产生 | 第17页 |
| 2.4.2 数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
| 2.4.3 数据挖掘的步骤 | 第18-19页 |
| 2.4.4 数据挖掘的主要方法 | 第19-20页 |
| 2.4.5 数据挖掘的研究热点和问题 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 移动通信系统网管指标关联分析 | 第23-38页 |
| 3.1 分析总体流程 | 第23-25页 |
| 3.2 数据挖掘工具WEKA介绍 | 第25-26页 |
| 3.3 聚类分析 | 第26-30页 |
| 3.3.1 K-means算法描述 | 第26-27页 |
| 3.3.2 小区聚类分群 | 第27-29页 |
| 3.3.3 各小区分群结果 | 第29-30页 |
| 3.4 指标关联分析 | 第30-37页 |
| 3.4.1 业务收入和小区分群的关联分析 | 第30-32页 |
| 3.4.2 无线资源利用率和小区分群关联分析 | 第32-34页 |
| 3.4.3 业务载频数的小区分群关联分析 | 第34-35页 |
| 3.4.4 问题小区占比和各群关联分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 价值小区分析 | 第38-69页 |
| 4.1 价值小区分析系统概述 | 第38-41页 |
| 4.1.1 应用框架 | 第38-39页 |
| 4.1.2 分析流程 | 第39-41页 |
| 4.2 小区分析 | 第41-62页 |
| 4.2.1 小区整体分析 | 第41-43页 |
| 4.2.2 高价值质差小区分析 | 第43-45页 |
| 4.2.3 质差小区质量分析 | 第45-48页 |
| 4.2.4 问题小区应对策略分析 | 第48-49页 |
| 4.2.5 问题小区异常分析 | 第49-50页 |
| 4.2.6 分析算法 | 第50-59页 |
| 4.2.7 问题小区分类 | 第59-60页 |
| 4.2.8 问题小区应对策略 | 第60-62页 |
| 4.3 小区“三维聚类”分析方法 | 第62-66页 |
| 4.3.1 小区基础信息收集 | 第62页 |
| 4.3.2 小区二维评价 | 第62-64页 |
| 4.3.3 小区三维评价 | 第64-66页 |
| 4.4 价值小区保障策略 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结和展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录：缩略语 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
