无线网络优化WPM系统开发与实现的开题报告

无线网络优化WPM系统开发与实现的开题报告开题报告一、项目背景当前，随着5G通信技术的普及，无线网络已成为人们日常生活中不可或缺的组成部分。然而，由于无线网络信号受到诸多因素的干扰，如建筑物、障碍物等，导致网络质量不仅影响用户使用体验，也影响网络服务提供商的商业竞争力。因此，如何优化无线网络成为了当前研究的热点之一。我国在无线网络优化方面的研究相对较少，此外，现有的无线网络优化系统大多需要人工干预，工作效率低、成本高、易出错等问题也逐渐凸显。基于此，本项目旨在研发一款无线网络优化WPM系统，优化网络质量，提高用户满意度。二、项目概述无线网络优化WPM系统是基于无线电信号的自适应传输技术，采用机器学习算法，通过对无线电信号强度、带宽使用情况、用户类型等数据的收集和分析，对无线网络进行自适应优化，提高网络性能。该系统的主要功能包括：1.网络性能数据采集：通过无线传感器采集无线网络各节点的性能数据，包括信号强度、带宽使用情况、用户类型等信息。2.数据筛选：对采集的数据进行筛选和清理，去除异常数据。3.数据分析：通过机器学习算法对筛选后的数据进行分析和处理，得出网络性能的相关指标和优化建议。4.优化建议反馈：将优化建议反馈给网络管理员，协助其对网络进行优化。三、项目实现该系统将采用B/S架构开发，基于Java语言和SpringBoot框架，数据库采用MySQL。系统主要分为前端和后端两部分。1.前端：前端采用Html+CSS+JavaScript技术，使用Vue.js框架进行开发，并采用Axios技术实现与后端的数据交互。前端主要包括登录、数据的可视化展示等功能。2.后端：后端采用SpringBoot+MyBatis框架进行开发，其中机器学习算法部分采用Python语言和Scikit-learn库进行开发。后端主要包括：（1）数据模型设计和数据库建立：根据数据采集和分析的特点，设计系统数据模型，建立相关数据库表格。（2）数据采集和清理：在数据采集过程中，对数据进行筛选和清理，去除异常数据。（3）数据分析和优化建议生成：基于机器学习算法对数据进行分析和处理，得出网络性能相应的指标和优化建议。（4）优化建议反馈：将优化建议反馈给网络管理员进行网络优化。四、项目目标与意义该系统的开发，可以有效地提高无线网络的性能和用户的满意度，使无线网络建设更加智能化和高效化。同时，该系统可以自动采集无线网络性能数据，不仅提高了工作效率，减少了人为操作的误差，还可以提供参考数据，优化网络配置和维护管理。五、项目进度安排1.第一阶段（2021年6月至2021年7月）：调研与方案确定。2.第二阶段（2021年8月至2021年10月）：前端和后端基础框架搭建。3.第三阶段（2021年11月至2022年1月）：后端机器学习算法的开发与前后端联调。4.第四阶段（2022年2月至2022年4月）：系统功能测试与完善。5.第五阶段（2022年5月至2022年6月）：系统上线运行并实现数据监控。六、参考文献【1】杨志平,李伟强,李嘉琦,等.基于机器学习的无线网络自适应优化研究[J].电脑知识与技术,2020(18):136-13