基于大数据和AI的5G定制网智能运维方案研究与实现

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摘要： 为提升运维效率，设计了一种基于大数据和AI技术的5G定制网智能运维方案，提出了5G定制网长短期记忆(LSTM-5G CN)故障预测模型。该方案利用网络运行过程中产生的核心数据，通过数据处理、LSTM模型训练和隐患预测、数据可视化等关键技术，实现对网络设备的监控、巡检、故障定位和故障预判。仿真结果表明，在多时间粒度网络性能指标条件下，所提出的LSTM-5GCN模型预测精度保持在98.99%以上。

关键字： 5G定制网；大数据；AI；LSTM；隐患预测

doi： 10.12045/j.issn.1007-3043.2026.01.011

引言

截至2022年底，中国电信已累计打造5G定制网项目超3800个，5G DICT项目超1.3万个，相关项目涉及工业、采矿、医疗、交通物流、教育等15个行业，与数百个大型企业开展了5G定制网合作。当前，5G定制网行业用户规模已进入持续增长的稳健阶段，如何利用大数据和AI技术确保复杂网络的安全稳定性及故障处理的时效性，是提升2B行业用户感知的关键。

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