简介： 本发明公开了一种基于AI模型的异频信号强度预测方法。包括以下步骤：步骤1，数据采集,步骤2，样本预处理,步骤3，获取预测模型,步骤4，模型检测,步骤5,基于模型的预测与使用：步骤6：模型的更新维护.本发明的优越效果是：准确地预测了异频信号强度，在对UE进行异频切换选择异频目标小区或在载波聚合时配置多个辅载波的场景下，避免了异频测量的过程。不依赖于测量时隙而获得异频邻区的信号强度信息，同时解决了现有技术中栅格颗粒度太大引起的异频信号强度预测不准确以及没有定期更新栅格带来的预测模型失效从而导致的异频信号强度预测不准确的问题。