武汉DO两载频分配不均分析处理

案例名称D频段站点双通道不均衡解决案例NSN2014年9月1概述 (3)2案例名称 (3)3问题描述 (3)4问题分析 (4)5解决措施 (4)1概述2案例名称D频段站点双通道不均衡解决案例3问题描述最近由于项目D频段的站点的陆续开通，D频段的高速率和频段干净使得对D频段站点的优化尤为重要，并且是提高网格速率的一项方法。

但几次路测拉网发现D的站点速率和峰值速率并没有理论上那么高，部分站点仅仅比F升级站点的速率高一点，没有理论上差距那么明显。

4问题分析可能是由于基站参数配置错误或者硬件问题。

挑选出一个站点明显的来进行分析测试（选取NBJD江南春晓2DHTL站点。

备用NBJD金融中心DHTL）。

5解决措施1，单站验证方面。

针对这种高速个率不多，峰值速率不明显的站点，我首先想到的就是该站点的单站验证报告，单站验证是怎么验证通过的，于是去找单验组的人。

通过了解，单站验证要求的下载速率1分钟平均50M左右即可。

没有达到我期待的值。

单站验证就没有解决。

路测LOG分析图2路测LOG分析。

既然单验那边没有进展，我就从自己的路测LOG中找问题，经分析发现，在50M速率以下的时候，物理层双通道速率还是正常的，当无线环境变好，速率将要高于55M 或者60M的时候，发现双通道速率突然差距很大，其中一个通道速率比另外一个通道的速率高20M以上，并且另外一个通道速率保持在5M以下，第二个通道的误码率会突然变高。

期间没有任何的RRC重配置信令，表明天线模式没有发生变化。

最终PDCP层速率依然在50-60M之前跳动。

峰值速率没有体现出来，高速率不明显。

如下图1：，双通道平衡时。

2小区PCI=116 双通道平衡，均为30M，处于极好点。

下载速率54M。

CQI=10.4，Ave MCS=21图2：双通道不平衡时。

双通道不平衡，其中一个42M，另外一个6M左右。

下载速率44M。

CQI=13.9 Ave MCS =23。

从上面两幅图可以看出来，无线环境变好的时候，CQI上升，MCS上升.并且没有RRC重配置信令，表明天线模式没有改变。

小区载频发射功率异常处理案例
无线网优中心
【主设备厂家】
中兴
【案例摘要】
载频发射功率异常一般与射频单元及数据配置有关系。

本文介绍了两个案例，一个是DO发射功率过低，通过重新启动定标解决；一个283频点发射功率过高，删除多余的DO数据后解决。

【问题描述】
有用户反映离西大萃苑餐厅基站很近，但DO信号较差，检查3个扇区DO 配置功率分别为10W、10W、5W，但在动态管理里面观察载频发射功率仅7.6W、5.5W、3.7W左右，一般DO载波都是满功率发射，故该基站DO载波的发射功率不正常。

网优反映武鸣灵马镇派出所宿舍基站越区覆盖严重，观察小区发射功率发现283频点发射功率在50W左右，但该载频只配置30W功率，很明显该载波发射功率异常。

【问题分析及处理】
（1）西大萃苑餐厅基站3个DO载波实际发射功率为7.6W、5.5W、3.7W左右，如下图所示：
启动定标后3个扇区的发射功率都恢复正常，如下图所示：
（2）武鸣灵马镇派出所宿舍基站283频点配置功率为30W，但发射功率高达50W,一般283载波不会满功率发射，更不用说超功率发射，很不正常，如下图所示：
重新启动定标后，故障仍然存在。

检查配置数据发现CHM2数据已添加且DO无线参数已配置，但实际上CHM2板件未插，把CHM2及DO无线参数删除后发射功率恢复正常，如下图所示：
【问题总结】
小区载波发射功率异常解决措施首先执行启动定标，如果未恢复正常再考虑复位板件及检查配置参数。

处理不平衡数据的五种方法一、数据采样。

1.1 过采样。

过采样就像是给弱势群体“开小灶”。

在处理不平衡数据的时候，我们可以采用过采样的方法。

比如说在一个数据集中，一类数据特别少，另一类特别多。

那我们就对少的那类数据进行复制，让它的数量增多。

就好比在一个班级里，有几个同学成绩特别差，老师就多给他们一些练习的机会，多关注他们，让他们的“数量”在某种意义上增多，这样在整体的分析或者模型训练的时候，这部分数据就不会被忽视。

不过呢，这种方法也有缺点，简单的复制可能会导致过拟合的情况，就像给这几个同学太多特殊待遇，他们可能会变得过于依赖这种特殊待遇，在真正的考验面前表现不佳。

1.2 欠采样。

欠采样则是对多数类数据进行削减。

这就像是在一群强者里淘汰一部分，让强弱双方的数量差距没那么大。

比如说有个比赛，一方的参赛选手特别多，另一方特别少，那为了公平竞争，就从人数多的那一方淘汰一些选手。

但是这也有风险，就像俗语说的“削足适履”，可能会丢失很多有用的信息，因为我们把原本很多的那部分数据给削减了，说不定那些被削减的数据里有很重要的特征呢。

二、数据合成。

2.1 SMOTE算法。

SMOTE算法是个很聪明的办法。

它不是简单的复制少数类数据，而是通过在少数类数据的特征空间里进行插值来合成新的数据。

这就好比是在几个孤零零的小岛上，通过搭桥、填海造陆等方式创造出一些新的小岛，而且这些新小岛的位置和特征都是合理的。

这样既增加了少数类数据的数量，又不会像简单过采样那样容易导致过拟合。

2.2 ADASYN算法。

ADASYN算法有点像SMOTE算法的升级版。

它会根据少数类数据样本的分布情况，自适应地合成新的数据。

这就像是一个很有经验的园艺师，看到花园里哪些植物比较稀少，就根据这些植物周围的环境、土壤情况等，有针对性地培育出新的植物。

这种算法更加注重少数类数据中的困难样本，也就是那些比较特殊、不容易被分类正确的样本。

三、使用集成学习。

3.1 随机森林。

小区负荷不均衡问题分析处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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数据挖掘中的分布不均衡问题与解决方法在数据挖掘的过程中，我们常常会遇到分布不均衡的问题。

所谓分布不均衡，是指在数据集中不同类别的样本数量差距很大，导致模型训练和预测的结果偏向于数量较多的类别。

这种情况下，模型往往难以准确地预测少数类别，影响了数据挖掘的效果。

本文将探讨分布不均衡问题的原因以及解决方法。

一、分布不均衡问题的原因1. 样本收集方式不合理：在数据收集的过程中，如果没有考虑到不同类别样本的分布情况，可能导致样本数量不均衡。

例如，在某个疾病的数据集中，患病样本数量远远小于健康样本数量，就会导致分布不均衡的问题。

2. 样本标签错误：在标注样本的过程中，可能会出现标签错误的情况。

如果错误标注的样本数量较多，就会导致分布不均衡的问题。

3. 样本缺失：某些类别的样本数量本身就很少，或者在数据收集的过程中由于某些原因导致某些类别的样本缺失，也会引发分布不均衡的问题。

二、解决分布不均衡问题的方法1. 重采样方法重采样方法是通过增加少数类别样本或减少多数类别样本的方式来达到样本均衡的目的。

常见的重采样方法有欠采样和过采样。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量接近。

常用的欠采样方法有随机欠采样、聚类欠采样等。

随机欠采样是随机地从多数类别中选择一部分样本，使得多数类别的样本数量减少到与少数类别相等。

聚类欠采样是通过聚类算法将多数类别的样本划分为若干个簇，然后从每个簇中选择一个样本作为代表性样本，从而减少多数类别的样本数量。

过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量接近。

常用的过采样方法有随机过采样、SMOTE等。

随机过采样是通过随机复制少数类别的样本来增加其数量。

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种合成少数类别样本的方法，它通过对少数类别样本进行插值生成新的样本，从而增加其数量。

2. 引入惩罚机制在模型训练的过程中，可以引入一些惩罚机制来平衡不同类别样本的权重。

数据清洗和整理是数据分析过程中不可或缺的重要环节。

然而，在实际操作中，我们常常会遇到一些数据分布不均与数据不平衡的问题。

如果不妥善处理这些问题，可能会导致分析结果的失真和不准确。

本文将探讨如何应对这些问题。

一、理解数据分布不均与数据不平衡问题的原因数据分布不均与数据不平衡问题通常是由数据采集和处理过程中的一些原因引起的。

可能的原因包括数据样本的选择偏差、数据收集过程中的误差、数据缺失等。

当我们遇到这些问题时，需要认真分析原因，从根本上解决问题。

二、数据采集过程中的样本选择偏差问题在数据采集过程中，样本选择偏差是导致数据分布不均的重要原因之一。

例如，在进行市场调研时，可能会出现只收集到某些特定类型客户的数据的情况。

这会导致数据样本在某些特征上存在明显倾斜。

为解决这个问题，我们可以采取以下方法之一。

首先，我们可以扩大样本容量，以减少样本选择的偏差。

其次，我们可以利用随机抽样的方法选择样本，提高数据的代表性。

此外，还可以使用加权样本来进行分析，以充分考虑不同样本的重要性。

三、数据收集过程中的误差问题数据收集过程中的误差也是数据分布不均与数据不平衡问题的一个重要原因。

例如，在社交媒体数据分析中，可能会存在一些误差，如爬虫程序出错、数据被篡改等。

这些误差会导致一部分数据不能准确反映真实情况，从而使数据分布不均。

为处理这个问题，我们可以采取以下措施之一。

首先，我们可以使用数据校正的方法，将错误数据进行修正或删除。

其次，我们可以使用多源数据进行分析，以减少单一数据源带来的误差。

此外，还可以使用数据验证的方法，对数据进行快速初步的检查，以发现潜在的错误和问题。

四、数据缺失问题数据缺失是数据分布不均与数据不平衡问题的又一个主要原因。

数据缺失又可分为完全缺失和部分缺失两种情况。

完全缺失是指某些样本的某些特征值完全缺失，而部分缺失是指某些样本的某些特征值部分缺失。

在处理数据缺失问题时，我们可以采用多种方法。

首先，对于完全缺失的数据，我们可以选择删除包含缺失值的样本，以保证数据的完整性。

数据清洗与整理是数据分析的重要环节，它的准确性和完整性对于后续的分析结果有着至关重要的影响。

然而，在实际操作中，我们常常会遇到数据分布不均与数据不平衡的问题，如何应对这些问题成为了我们必须面对和解决的挑战。

首先，我们需要明确数据分布不均与数据不平衡的概念。

数据分布不均是指在数据集中各类别的样本数量不平衡，比如某个类别的样本数远远大于其他类别。

而数据不平衡则是指不同类别之间的数据分布不平衡，比如一个类别的样本集中在某个特定区域，而其他类别的样本则分散在整个数据空间。

面对数据分布不均与数据不平衡问题，我们可以采取以下策略来应对：1. 采集更多样本：如果某个类别的样本数量远远小于其他类别，我们可以考虑增加该类别的样本数量。

可以通过增加样本采集的次数、扩大样本采集的范围等方式来解决这个问题，以确保数据集中各类别的样本数量相对均衡。

2. 数据增强技术：在数据不平衡的情况下，我们可以通过数据增强技术来生成新的样本，增加少数类别样本的数量，从而达到数据平衡的效果。

常用的数据增强技术包括过采样和欠采样。

过采样通过复制、插值等方法增加少数类别的样本数量，欠采样则是通过删除、随机采样等方法减少多数类别的样本数量。

3. 特征工程：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，特征工程也起到了重要的作用。

通过选择、构造合适的特征，我们可以减轻一些数据不平衡问题。

例如，可以根据样本的重要性、难易度等方面进行特征权重的调整，将更多的权重分配给少数类别的样本，提高其在模型中的重要性。

4. 使用合适的评估指标：在数据不平衡的情况下，使用传统的准确率作为评估指标可能会导致片面的结果。

因为准确率无法正确反映少数类别的分类情况。

因此，我们需要选择合适的评估指标，如精确率、召回率、F1-score等，来综合评估模型的性能。

5. 选择适当的算法：在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，选择合适的算法也非常重要。

一些算法对于数据分布不均与数据不平衡问题更加敏感，而一些算法则能更好地解决这类问题。

数据清洗与整理中的数据分布不均与数据不平衡问题是在数据处理过程中常见的难题。

数据分布不均指的是不同类别的数据样本在数据集中的数量存在明显的差异，而数据不平衡则是指在分类问题中，不同类别之间的样本数量差异很大。

这些问题可能导致机器学习模型的训练结果不准确，因此需要采取相应的方法来应对。

一、了解问题的原因首先，我们需要了解数据分布不均的原因。

可能是由于数据采集过程中某些类别的样本容易获得，导致其数量相对较多；或者在真实情况下，某些类别的样本数量就确实较多。

此外，数据获取的方式和整理过程中的不完善也可能引发数据分布不均的问题。

二、观察数据分布在处理数据分布不均与数据不平衡问题时，首先需要观察和了解数据集的不均匀性。

可以统计每个类别的样本数量，绘制直方图或饼图来直观地展现数据分布情况。

通过这些分析，可以清晰地了解到底有哪些类别的样本数量不均衡或不平衡。

三、调整数据分布数据分布不均可以通过一些调整方法来解决。

一种常见的方法是数据增强，即对样本数量较少的类别进行人工合成或生成额外的样本。

例如对图像数据可以进行旋转、翻转或缩放等处理来增加样本数量。

此外，还可以考虑从其他数据来源获取更多的样本，或通过人工标注进行数据补充。

四、采取合适的算法与策略在处理数据不平衡问题时，传统的机器学习算法可能无法有效处理不均衡数据。

因此，需要采用针对不均衡数据的算法与策略。

例如，可以使用特定的损失函数，如Focal Loss和Dice Loss等，来解决类别不平衡问题。

此外，还可以采用集成学习算法，如Bagging和Boosting，在训练模型时进行有效的样本选择与权重调整。

五、进行交叉验证与评估为了更好地评估模型的性能，可以采用交叉验证的方法进行实验。

通常将数据集划分为训练集和测试集，然后再将训练集划分为多个子集，进行多次训练与验证。

这样可以更全面地评估模型的效果，减少由于数据分布不均与数据不平衡问题带来的训练偏差。

六、监控与调整模型在实际应用中，需要不断监控模型的性能，并根据情况进行调整。