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摘要：室内分布系统天线外打故障因难以快速准确定位，对用户体验和网络运维带来了严重挑战。基于KNIME工作流的机器学习算法预测模型，提出了一种新方法。这种方法能够及时发现并提前解决室内分布系统天线外打故障，实现了从“事后发现”到“事先预测”以及从“全面排查”到“精准定位”的转变，确保室外分布系统天线故障的全面精准定位。
关键词：KNIME工作流；机器学习；精准定位
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.07.017
前言
随着移动通信用户数量的增加和网络技术的进步，室内分布系统天线外打故障已成为无线通信领域的普遍难题。由于天线位置和数量众多，这类故障难以被快速准确地发现和定位，导致网络质量下降和用户体验变差。尽管当前通过人工巡检、监控和告警系统能在一定程度上进行故障定位和处理，但存在漏检和误判的问题。为解决这一问题，利用机器学习技术，研发了能够提前预测并精准定位天线外打故障的新方法，以及时发现和提前解决故障。
