张姝一

湖北大学人工智能学院

摘要(Abstract)：

5G和物联网技术快速发展，通信网络的数据流量日益增多且网络管理要求愈发复杂，本研究为提升网络性能与资源利用效率提出人工智能智能通信网络优化方法。现有通信网络存在频率干扰、信号衰减、用户访问不均等挑战，我们先分析这些问题并设计出多层次智能优化框架，再用机器学习算法对网络数据特征提取、模式识别以有效预测网络流量和用户行为，依据这些信息进一步开发智能调度算法来动态调整网络资源分配、优化信道分配与功率控制策略。结果显示，该优化方法使网络吞吐量和覆盖范围显著提升且能耗和运营成本降低，本研究体现人工智能技术在通信网络管理中的应用潜力与实际效益并有力推动智能通信网络发展。本研究的意义在于，用人工智能算法优化通信网络可适应未来数据量激增需求、保证网络服务高效稳定以给用户更好的网络体验，也为通信网络节能降耗提供有效策略且有显著经济社会效益。

关键词(KeyWords)：

人工智能；智能通信网络；机器学习；网络资源调度；通信网络优化

参考文献(References)：

［1］韩炳涛，屠要峰，王永成，王依可.人工智能技术助力通信网络智能化升级［J］.人工智能，2021，（01）：107-116.

［2］屈军锁，唐晨雪，蔡星，窦秋实，武晨，乔宁.人工智能与通信网络融合趋势［J］.西安邮电大学学报，2021，26（05）：15-26.

［3］孙延伟，孙昌盛，邓连涛.基于人工智能的移动通信网络优化与管理［J］.卫星电视与宽带多媒体，2023，（16）：61-63.

［4］皇甫先鹏，易群燕.人工智能信息系统风险防控策略分析［J］.人工智能研究，2025，2（02）：31-33.