数据5G_RAN网络全域KPM关键绩效指标在DRQL延迟要求量化与AQM主动队列管理下的ML机器学习和AI人工智能训练应用场景

数据集概述

本数据集是用于机器学习/人工智能训练的5G RAN网络级关键性能指标（KPM）数据，基于DRQL主动队列管理（AQM）技术。数据集以压缩包形式提供，未包含训练测试、数据标签或原始/处理数据的拆分，可用于5G网络性能相关的模型训练与分析。

文件详解

• 文件名称：dataset.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：未提供README或内容预览，无法获取具体字段信息，推测包含与5G RAN网络KPM相关的结构化或非结构化数据。

适用场景

• 5G网络性能优化: 用于训练AI模型分析5G RAN网络关键性能指标，优化网络资源配置。
• 主动队列管理算法研究: 基于DRQL AQM技术下的KPM数据，探究队列管理策略对网络性能的影响。
• 通信网络AI模型训练: 为5G网络相关的机器学习模型提供真实场景下的网络性能数据支持。
• 5G RAN网络运维分析: 辅助分析网络运行状态，提升故障诊断与预测能力。