无线基站故障率影响因素研究

随着移动网络规模增长，网络维护工作量持续增多，基站的硬件故障处理占整体维护工作量的比重不断攀升。基站硬件故障除受硬件自身质量的影响外，基站所在地的气候、部署条件、机房环境和运行年限等因素也是影响基站故障的重要原因。本文基于基站故障的统计数据，采用深度神经网络算法建立了一种硬件故障预测模型。采用该硬件故障预测模型，针对2022年基站硬件故障统计数据，98.59%的样本预测故障率与真实故障率误差小于1%。所构建的深度神经网络模型考虑了气温、降水量、室内/室外条件、电力条件和入网年限等环境因素，具备一定的泛化能力，可用于全国地市的基站硬件故障率预测。