基于机器学习的4G网络工程质量评估

作者：曾乐根

来源：电脑知识与技术, 2018, 14(29): 47-49.

DOI：10.14004/j.cnki.ckt.2018.3381

• 主成分分析
• 有效指标特征
• Adaboost机器学习
• 4G网络工程
• 质量评估

针对4G网络工程质量评估存在不全面、主观性过强等问题,提出了基于Adaboost机器学习的4G网络工程质量评估方法。首先根据4G网络工程质量评价体系确定评估指标,然后采用主成分分析从原始质量评估指标特征中提取有效指标特征,减少指标之间的相关性,最后通过建立基于Adaboost机器学习的4G网络工程质量评估模型,实现对4G网络工程质量的自动评估。实验结果表明,该方法具有更好的泛化性能,能够明显提高4G网络工程质量的评估准确率,对解决工程质量问题具有重要的理论价值和现实意义。