基于智慧网优系统大数据分析室分收发模式异常问题核实处理
智慧云平台系统异常建设方案
异常诊断：对异 常情况进行深入 分析，准确定位 异常原因
优化策略：根据 异常诊断结果， 制定优化策略， 提高系统稳定性 和可靠性
预防措施：采取 有效的预防措施， 防止异常情况再 次发生
智慧云平台系统异
常建设方案实施步
05
骤
制定实施计划
确定实施目标： 明确智慧云平台 系统异常建设方 案要达到的具体 目标。
系统异常影响
业务中断：系统异 常会导致业务无法 正常运行
数据丢失：系统异 常可能导致数据丢 失或损坏
安全性问题：系统 异常可能引发安全 性问题，如未经授 权的访问或数据泄 露
用户体验下降：系 统异常会影响用户 的体验和满意度
智慧云平台系统异
02
常建设方案目标
提升系统稳定性
减少系统故障次数
缩短系统故障恢复时间
确定实施目标和计划
组建实施团队
制定实施计划和时间表
分配任务和资源
开展培训与推广
确定培训对象 和内容
开展培训并进 行考核
制定培训计划 和方案
根据考核结果 进行优化和调
整
实施效果评估与持续改进
评估方法：定期进行系统性能测试、 安全漏洞扫描等，发现问题及时处 理
实施效果：确保系统稳定运行，提 高业务处理效率和质量
系统故障时间 系统故障次数 系统恢复时间 系统恢复次数
故障损失降低指标
指标定义：衡量系统故障给企业带来的损失 指标数值：具体的数值或数据 指标重要性：衡量系统稳定性和可靠性 指标提升方案：针对该指标采取的措施和行动计划
用户满意度指标
指标定义：用户对智慧云平台系统异常建设方案实施效果的满意度评价 数据来源：通过问卷调查、访谈等方式获取用户对实施效果的满意度数据 评估方法：采用满意度评分、满意度比例等方式对实施效果进行评价 评估周期：根据实际情况确定评估周期，一般可选择季度、半年控、日志等 手段确定异常发生的位置和原 因
智慧校园系统异常设计方案
智慧校园系统异常设计方案设计方案：智慧校园系统异常处理一、简介智慧校园系统是在学校内部广泛使用的一种信息管理系统，用于学生成绩管理、日程安排、教学资源分享等方面。
由于系统使用广泛，异常情况的处理尤为重要。
本文将重点介绍智慧校园系统异常的设计方案。
二、异常情况分类在设计智慧校园系统异常处理方案之前，首先需要分析系统可能发生的异常情况。
常见的异常情况可以分为以下几类：1. 系统故障：包括服务器崩溃、网络连接中断等情况。
2. 数据异常：包括数据丢失、数据错误等情况。
3. 用户操作异常：包括非法访问、操作错误等情况。
三、异常处理方案在设计智慧校园系统异常处理方案时，我们应采取以下措施：1. 异常检测：系统应提供监测机制，及时监测系统中的异常情况。
例如，可以设置监测程序，定时检查系统运行状态，如发现异常情况，应立即通知相关人员进行处理。
2. 异常报告：当系统发生异常情况时，应及时向相关人员报告。
报告方式可以采用短信、邮件、弹窗等形式，以便及时处理。
3. 异常处理程序：针对不同的异常情况，设计对应的处理程序。
例如，当系统故障时，应立即启动备份服务器，恢复系统功能；当数据发生异常时，应立即备份数据，并对异常数据进行修复；当出现用户操作异常时，应提供操作指南或提醒。
4. 异常日志：对系统异常情况进行日志记录，以便后续分析和处理。
日志记录应包括异常类型、发生时间、处理过程等信息。
5. 安全措施：加强系统安全防护措施，防止恶意攻击和非法访问。
例如，加强网络安全防护、使用用户认证机制等。
6. 灾备方案：制定灾备方案，确保系统在灾难情况下能够快速恢复。
灾备方案应包括备份数据的存储位置、备份服务器的选择和启动流程等。
四、异常处理流程为了更好地处理智慧校园系统异常情况，需要建立一套完整的异常处理流程。
流程如下：1. 异常检测：系统定期检测系统运行状态，如发现异常情况，进入下一步。
2. 异常报告：系统向相关人员报告异常情况，包括异常类型和发生时间等信息。
基于MDT大数据的基站覆盖异常问题定位方法
基于MDT大数据的基站覆盖异常问题定位方法摘要随着移动通信网络规模的扩大，如何实现网络优化工作的集约化、自动化、智能化是目前运营商的一个重要课题。
文章介绍了利用MDT大数据进行基站覆盖异常问题定位的原理和方法，并结合案例对其在现网中的应用情况进行了阐述。
关键词：MDT、覆盖异常、集约化、算法0 前言随着移动通信的快速发展，网络规模不断扩大，业务种类不断增加，网络优化工作越来越复杂，成本越来越高，如何实现网络优化工作的集约化、自动化、智能化是目前网优工作的一个重要课题。
移动通信基站存在着一些常见的覆盖异常问题，如弱覆盖、越区覆盖、天线接反、室分外泄等，传统优化方法需要通过现场测试才能发现定位，费时费力。
安徽联通网优中心借助FAST大数据平台，开发了“基站覆盖异常问题精准定位系统”，利用MDT/MR测量数据，通过大数据分析与计算，在后台即可发现定位一些常见的基站覆盖问题，使优化、维护工作有的放矢，减少了现场测试的工作量，降低了成本、提高了效率。
1 覆盖异常定位系统架构MDT（Minimization Drive Test）即最小化路测，是3GPP在LTE系统中引入的一种通过网络配置对普通用户终端进行测量数据和位置信息采集的功能，只要用户终端开启GPS并支持MDT功能（终端版本R10以上），终端就能向基站自动上报包含用户位置信息的无线网络环境测量数据。
与普通MR数据相比，MDT定位精度更高，MR的精度一般为100-200米，而MDT可以达到20米以内。
与传统路测相比，MDT具有采集区域、采集时间不受限制，数据及时性高、体现真实用户感知、采集成本低等优势。
覆盖异常定位系统主要由3个部分组成：数据源、算法和各类问题小区输出。
系统输入数据源为MR数据、MDT数据和基站工参，然后通过对采样点的RSRP、采样点数量、位置信息、基站的位置信息、天线方位角等数据按照设定的算法进行运算，最后自动筛选出覆盖异常的各类问题小区。
分析智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测
分析智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测摘要：随着我国智能电网的整体发展层次不断上升，大数据流表现出了较强的实时性、易流失性以及无顺序性等特点。
本文重点针对智能电网大数据流式方法展开了分析和研究，同时提出了状态监测异常检测技术，有效保证智能电网大数据处理工作的质量和效率。
关键词：智能电网；大数据；检测在最近几年的发展过程中，我国各项先进的通信和智能电网技术应用越来越广泛，在智能电表的收集、数据采集以及相关监控工作等方面都表现出了良好的工作优势。
相关测量工作单元、智能电表、配电自动化以及监控系统等所产生的数据增长量非常庞大，如何针对电网数据进行有效的处理，是智能电网工作当中的重要工作环节。
通过大数据技术的有效应用，在智能电网当中可以实现数据的快速收集和储存，并且通过大数据可以对海量数据进行分批次处理，分批处理之后先进行储存后进行计算，整体的数据处理准确度较高。
流式处理系统通常情况下不要求数据绝对的准确度，而需要对动态数据的变化实施性结果进行反馈和分析。
1.智能电网大数据流式处理分析数据流技术可以为配电自动化的信息处理工作，提供出良好的工作保障，具有较高的应用价值。
针对PMU数据、SCADA系统测量值以及电能质量数据等相关问题的处理，相关研究人员研究出了对应的流管理系统。
随着我国智能电网的建设规模不断扩张，通过使用数据流滑动窗口技术，可以对配电自动化当中的海量数据进行在线分析和处理，但是没有给出数据流具体的处理工作方案，因此该项技术需要进行进一步的深化。
依照智能电网数据流具有较强的实时性、易流失性以及无顺序性等特点，通过大数据技术的合理使用，基于流式计算系统框架之上，包含了数据收集、数据处理、流式计算以及数据储存等几个重要的工作过程。
首先，通过采集系统对数据源进行有效的监测，然后将数据直接转发到缓冲系统当中，缓冲系统的数据可以对计算机系统起到良好的空间缓冲作用，并且可以为计算机系统的数据协调和收集打下良好的基础。
精品案例-基于MR大数据的室分系统健康度检查解决方案
基于MR大数据的室分系统健康度检查解决方案创新摘要针对高流量商务区如何切实提升用户感知，聚焦不限量套餐持续发展带来的负荷增长和VoLTE试商用带来的有力挑战，如何持续提升商务区深度覆盖能力，大量传统存量室分如何有效评估健康度质量，已成为各分公司提升高流量商务区用户感知的关键难题。
南京电信聚焦高流量商务区室分深度覆盖快速提升，提升室内深度覆盖评估效率，首先，充分挖掘MR室分大数据价值，基于云平台模块，利用用户话务特征分布并结合高精度地图和工参，对南京新街口区域建筑物匹配，进行楼宇级室内MR解析，并通过对分析结果的加工处理，利用二元九象限方式准确识别弱覆盖楼宇，提出针对室分系统健康度评估的解决方案。
全程通过全量MR数据采集，分析楼宇级覆盖率及室分小区MR占比，对已部署室分系统的全量楼宇，可高效评估其分布系统可能存在的问题。
最后，通过现场评估对健康度检查结果进行准确性验证，准确率高达90%以上，可有效解决传统海量室分测试的难题。
本创新成果充分发挥了大数据评估的优势，节省了海量的CQT测试人力，按新街口118栋楼宇计算，可有效节省至少525工时人力资源，并可有效推广到更多的高流量商务区中进行室分健康性评估，对高价值区域内楼宇进行针对性整改。
按南京统计出44处高流量商务区来计算，可节省23100工时人力资源，同时，也可进一步推广应用在全区室分楼宇中，定期评估存量室分系统的健康状况，智能捕捉室分问题点，同时对楼宇深度覆盖能力持续提升及应对集团测评等保障活动具有较好的推广前景。
目录基于MR大数据的室分系统健康度检查解决方案创新....... 错误!未定义书签。
一、背景介绍及概述.................................. 错误!未定义书签。
二、主要创新点...................................... 错误!未定义书签。
三、具体创新实现 (5)3.1、整体思路 (5)3.2、数据收集 (6)3.3、MR数据解析 (7)3.4、弱覆盖楼宇识别 (8)3.5、室分MR采样点占比低楼宇识别 (9)3.6、室分健康度检查结果判断 (10)四、效果评估 (12)4.1、评估结果准确性验证......................... 错误!未定义书签。
基于大数据分析的供配电网络故障检测与恢复
基于大数据分析的供配电网络故障检测与恢复近年来，随着大数据技术的快速发展，越来越多的行业开始应用大数据分析来解决实际问题。
供配电网络作为现代社会不可或缺的基础设施，其故障检测与恢复的效率对于保障电力供应的可靠性至关重要。
本文将探讨基于大数据分析的供配电网络故障检测与恢复的方法与意义。
首先，大数据技术在供配电网络故障检测方面具有重要的作用。
传统的故障检测方法往往依赖人工巡检或传感器数据采集，但这种方式存在人力资源浪费和数据采集不全面的问题。
而大数据技术可以通过对供配电网络中各种设备的数据进行实时的监测和分析，捕捉到潜在的故障信号。
例如，通过对电压、电流、功率因素等数据进行实时分析，可以及时发现电网中的异常情况，并提前采取措施以防止故障的发生。
其次，大数据分析也可以提高供配电网络故障恢复的效率。
故障发生后，迅速准确地定位故障点并进行恢复是十分关键的。
传统的故障恢复方法往往依赖于经验判断和手动排查，效率低下且容易出错。
而大数据分析可以通过对历史故障数据的挖掘和比对，找出类似故障的模式，并根据这些模式提供故障恢复的策略。
同时，可以根据实时的供配电网络数据，结合人工智能算法，实现对故障点的智能定位，从而在最短的时间内找到并恢复故障。
基于大数据分析的供配电网络故障检测与恢复不仅可以提高电网的可靠性，还可以节约能源和降低成本。
通过对电网数据的分析，我们可以了解电网负载情况和用电行为，进而优化电网规划和电力分配策略。
从而避免电网瓶颈的发生，提高电力供应的效率。
此外，通过对电网设备的运行状态进行实时监控，可以提前预测设备故障并进行维护，减少故障发生的次数和影响范围，降低电力系统的维修和恢复成本。
然而，基于大数据分析的供配电网络故障检测与恢复也存在一些挑战与问题。
首先是数据的采集与存储问题。
为了进行大数据分析，需要收集大量的供配电网络数据，并进行实时存储和处理。
这要求电力公司具备完善的数据采集设备和数据存储系统，并且能够应对海量数据的传输和处理。
基于大数据技术的台区线损异常智能诊断分析平台解决方案
1. 单位及人员管理：完成组织单位及人员管理 2. 权限管理：维护用户角色所属的功能菜单 3. 日志管理：记录系统日志，如登陆日志、系统操作日志等 4. 待办管理：完成线损异常处理工单统一管理，将待办事项推送给相关人员
二、业务功能说明—功能说明
2.2 智能诊断分析模型 —元件异常分析
综合采集系统、营销系统，对比台区、用户、表计的档案数据，将档案 数据、线损数据、时间日期进行交叉对比，识别存在异常的档案数据，并经 过线损试算，输出异常用户。
负荷数据
负载异常 三相不平衡 超容分析 功率异常 失压、失流
表计异常
二、业务功能说明—功能说明
基于大数据技术的台区线损异常智能诊 断分析平台解决方案
目录
一、项目背景 二、总体架构 三、数据集成 四、工作安排
一、项目背景
低压台区线损是配网线损管理的“最后一公里”，对提高配 网精益化管理水平，实现公司降本增效意义重大。目前，基层单 位在降损治理工作中，仍然需要投入大量人力进行手工分析，缺 乏有效的智能化分析手段，治理效果难以得到有效提升与保证。
三、数据集成
通过数据中心，每天定时获取采集系统、营销系统业务数据，主要包含如 下业务表信息：
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
表数据名称
台区档案信息表 用户档案信息表 新装表计信息表
销户表计信息 换表信息表
互感器档案信息表 终端档案信息表 表计档案信息表
用电地址标准代码 行业标准代码
光伏用户信息表
业务系统
营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统 营销系统
基于大数据分析的通信网络异常检测与故障分析研究
基于大数据分析的通信网络异常检测与故障分析研究随着通信网络的迅速发展和普及，我们生活中的许多方面都依赖于通信网络的稳定和可靠性。
然而，由于网络规模庞大、复杂性高以及大量的数据流量，通信网络中的异常和故障问题时有发生。
因此，通过基于大数据分析的通信网络异常检测与故障分析，能够帮助我们识别和解决网络问题，确保网络的正常运行。
大数据分析在通信网络异常检测和故障分析中具有重要的作用。
通信网络中产生的数据量庞大，包括传输数据、链路状态、网络拓扑和用户行为等信息。
这些海量的数据可以提供丰富的信息来判断网络是否正常以及发生了何种异常或故障。
通过对这些数据进行分析，可以帮助我们快速定位问题发生的原因和位置，进而采取针对性的措施来解决问题。
通信网络中的异常可以分为两种类型：硬件故障和软件故障。
硬件故障是指网络设备本身出现问题，如路由器故障、交换机故障等。
软件故障则是指网络中的应用程序或操作系统出现问题，如服务器崩溃、数据库故障等。
这些异常会导致网络的不稳定，甚至无法正常工作。
因此，我们需要基于大数据分析来进行异常检测和故障分析，以便及时发现和解决这些问题。
在通信网络异常检测和故障分析中，首先需要建立一个包含大量数据的数据库。
这些数据包括网络状态、传输速度、链路负载、丢包率等信息。
通过对这些数据进行分析，可以获取网络的基本情况，并从中发现可能存在的异常。
比如，在正常情况下，数据包传输速度应该是稳定的，如果出现了传输速度波动较大的情况，则说明可能存在故障。
通过分析大量数据，可以建立异常检测模型，用于识别和分析通信网络中的异常。
除了异常检测外，大数据分析还可以帮助我们进行故障分析。
通过对异常数据的进一步分析，可以找出故障发生的具体位置和原因。
比如，在网络中某个节点频繁出现异常，可能是由于该节点的硬件设备出现故障。
通过分析该节点的数据流量、网络拓扑和传输质量等指标，可以进一步确定故障的原因和解决方案。
这样，我们可以有针对性地修复故障，提高网络的稳定性和可靠性。
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基于智慧网优系统大数据分析室分收发模式异常问题核实处理最佳实践总结
浙江杭州电信网络维护中心
周玮琦
2019年6月
目录
一、问题描述 (1)
二、分析处理过程 (1)
2.1 获取疑似鸳鸯线站点清单 (1)
2.2 验证鸳鸯线拟合度 (4)
2.3 现场勘查验证 (5)
2.4 维护修复 (7)
三、整改效果 (8)
3.1 现场复测结果 (8)
3.2 后期指标跟踪 (9)
四、经验推广情况 (10)
基于智慧网优系统大数据分析室分收发模式异常问题核实
处理最佳实践总结
杭州电信网络维护中心
陈一鸣一、问题描述
智慧网优系统，是浙江省电信网优部分整合原有的离散的多个网优平台系统，开发出的新一代高效智能网优平台，该网优系统立足于大数据分析功能，能协助网优人员快速完成鸳鸯线核查、工参核查、邻区优化、感知优良率分析、质差问题定界分析等多种日常分析优化工作。
该系统简洁高效，大大降低了网优人员的日常问题分析工作难度，本案例通过智慧网优系统对杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼室分收发模式异常问题进行分析处理，来展示智慧网优系统是如何帮助网优人员减轻分析难度的：
智慧网优系统-鸳鸯线分析界面截图
二、分析处理过程
2.1 获取疑似鸳鸯线站点清单
通过智慧网优系统的鸳鸯线分析功能，我们可以快速定位疑似存在鸳鸯线的站点，虽然该功能定位出的鸳鸯线站点暂时无法做到百分百准确，但是可以确定这类站点的收发模式必定存在异常。
具体操作流程如下：
①点击主页面的“系统优化”按钮
②点击“鸳鸯线分析”分页
③选择设备厂家、网元范围、查询截止时间
④点击“核查”按钮，系统自动统计截止日期前一周内的所有符合条件的数据，同时生成疑似鸳鸯线站点的清单。
生成清单后可点击“导出”按钮保存到本地，方便随时查阅。
导出结果如上图图例所示，可以看到，满足系统鸳鸯线判断算法的站点都会备注“高度疑似”，鸳鸯线判断的具体算法如下图所示：
在此案例中，我方通过鸳鸯线分析功能，发现一对高度疑似鸳鸯线的双流室分站点：LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN两台RRU。
上述两台RRU的鸳鸯线算法结果整合后如下图所示，明显可见LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-A通道与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B通道的相关性远远高于自身B通道的相关性：
室分站点位置如下图所示：
杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼
2.2 验证鸳鸯线拟合度
随后网管查询两RRU指标后发现，两台RRU的用户PRB利用率正常，但用户体验速率仅5Mbps左右，同时结合两台双流室分的用户双流模式占比不到10%，确认存在收发模式异常。
针对该疑似鸳鸯线问题，可以通过网管平台汇总RSSI指标，将两台室分RRU的AB口通道RSSI变化情况汇总成下图：
明显可见，上图中LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-A通道的起伏情况与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B通道相近，LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-B通道的起伏情况与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-A通道相近,两对通道的相关性高，应为同一区域的AB口通道。
上述起伏图说明LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-B通道与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B通道互相接反，导致存在鸳鸯线，使收发模式异常，用户占用双流模式困难，影响速率。
2.3 现场勘查验证
派遣测试人员现场测试后，发现杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼1F、2F、5F 和6F4个楼层均由两台异常RRU共同覆盖，且均为单流，SINR指标过差，导致重叠覆盖严重，确认用户感知低速率就是由于鸳鸯线引起。
杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼1F SINR图
杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼5F SINR图
2.4 维护修复
鸳鸯线问题修复现场照片
鸳鸯线判断算法、RSSI起伏图拟合度和现场测试三方面的判断结果统一一致，均说明LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-B通道与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B通道互相接反，存在鸳鸯线。
我方派遣维护人员对室分馈线问题进行了修复，按智慧网优系统判断结果，我方仅需要对调LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-B通道与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B 通道的馈线，即可修复问题。
现场施工人员按上述优化计划施工，完成后进行现场复测及指标跟踪。
三、整改效果
3.1 现场复测结果
杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼1F 整改后SINR图
杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼5F 整改后SINR图
整改完成后，1、2层由PCI为385信源LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN覆盖，3、4层由PCI为396信源LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN 覆盖，5、6层由PCI为398信源LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU2_IN覆盖。
整改后，该宿舍楼覆盖情况正常，干扰消除，SINR平均25以上，恢复正常双流状态，速率达到100Mbps以上，复测结果良好。
3.2 后期指标跟踪
维护人员接回馈线后，通过数据跟踪汇总，两台室分RRU的AB口通道RSSI近期变化情况汇如图所示：
明显可见，上图中LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-A通道的起伏情况与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院二期（14#）RRU_IN-B通道相近，LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-A通道的起伏情况与LF_H_杭州西湖长征职业技术学院14号宿舍楼RRU3_IN-B通道相近,两对通道的相关性高，为成对的AB口通道，双流室分鸳鸯线问题已得到修复。
四、经验推广情况
在本次案例中，我们明显可以看出智慧网优系统的便利性，相比于原先排查鸳鸯线等室分收发模式异常的流程，通过智慧网优系统进行鸳鸯线等问题的分析优化，有如下优势：
①早发现、早排查、早处理：智慧网优系统可以对大数据自主汇总统计，同时高效分析筛选出问题项。
只需要周期性查询鸳鸯线分析结果，就可以快速掌握辖区内疑似鸳鸯线站点的信息，及时分析，及时修复。
而在以往的流程中，鸳鸯线问题往往已严重影响基站指标了，才会引起网优人员注意，随后才开始分析处理，这种处理流程相较智慧网优系统明显滞后，对保证辖区内无线指标良好稳定非常不利。
②定位高效，省时省力：智慧网优系统对鸳鸯线问题的算法稳定高效，对用户界面友好，问题分析定位精确，筛除了繁多的无用信息后，超高准确率的分析结论能大大降低网优人员的工作强度。
很显然，如果没有智慧网优系统的大数据汇总分析功能的帮助，对网优人员而言，在海量的通道RSSI数据中寻找相同站址不同扇区通道间相关性异常的数据，可谓是大
海捞针，是无法用人力完成的。
③分析精确，操作简洁：智慧网优系统对鸳鸯线问题的判断基于通道RSSI起伏的拟合度，或者说通道之间的相关性，因此在分析报告中，出现不同扇区通道相关度高于90%的情况，基本可以确认存在鸳鸯线问题。
而修复方法也很简单，只需将相关度最高的不同扇区的通道馈线与源小区的相关度过低的通道馈线进行互换即可。
原先排查鸳鸯线时，确认有哪几根馈线接反是一项很繁琐的工作，一般来说需要对疑似存在鸳鸯线的RRU逐次保留单个通道馈线，然后通过现场测试，确认每根馈线具体覆盖区域，才能确定如何更换，费时费力。
而采用智慧网优系统得出的优化方案后，仅需更换一次，随后做现场测试确认即可，大幅减少了维护人员的工作量。
综上所述，智慧网优系统简洁、高效、精确，能协助网优人员快速完成多种日常分析优化工作，对网优人员而言是不可或缺的助力工具。