基于机器学习的4G网络工程质量评估

摘要：

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.

关键词：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

所属期刊栏目：14

分类号：TP393.0(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：47-49