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摘要：5G是未来移动通信网络的发展方向，相比4G移动网络，5G网络建设投资成本巨大。网络共享将是运营商加快 5G 商用进程及降低成本增加效益的有效途径，共建共享研究将会是未来5G建设中关键一环。在共建共享工作中，对双方现网站点的建设优先级筛选非常重要。为了更加方便快捷地分析出合理的选址方案，把机器学习方法利用在选址规划当中，从共建共享规划开始，进行科学的5G基站布局建设，增强5G网络的市场竞争力，提升网络效益。
关键词：5G网络；共建共享；机器学习；BP神经网络
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2021.01.009
概述
随着移动数据的需求爆炸式增长，现有移动通信系统难以满足未来的业务需求，5G网络应运而生。5G网络建设的投资将远远超过4G。根据预测，如果中国按照3家运营商各自建网的方式，5G总投资预计将达到1.15万亿元人民币，远高于4G。面对如此巨大的投资压力，运营商采用5G共建共享的方式，就可以有效分摊网络建设和维护成本，快速实现5G网络覆盖，及早具备5G业务服务能力。5G共建共享工作中，对现网站点的优先级规划是重要的基础工作，需要网络建设经验丰富的人员通过分析网络布局与业务分布进行规划，分析过程复杂费时。为了更加方便快捷地进行合理的站址规划，结合机器学习中计算机模拟或实现人类的学习行为，利用BP神经网络进行建模，通过输入现网站点的各类基础信息与初期网络建设人员给出的划分结果，训练站点分类模型，后续只需要将其他站点的基础信息输入站点分类模型，就能自动得出合理的站址规划，节省人工分析成本，加快5G共建共享建设进度。
