1.一种lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，采用数据挖掘方法，收集并融合实测数据、网络性能数据和用户反馈数据，形成综合性数据源，得到综合网络数据集的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，基于综合网络数据集，采用卷积神经网络，自动学习和调整网络参数，识别网络的关键特征，产生初步优化参数模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，根据初步优化参数模型，运用深度q网络，动态微调天线配置、功率分配和信道分配参数，得出自适应网络配置参数集的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，依据自适应网络配置参数集，利用支持向量机技术，根据历史数据和学习模型，进行覆盖质量预测以及潜在问题区域的识别，得到覆盖质量预测与问题区域图的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，基于覆盖质量预测与问题区域图，采用遗传算法进行优化，自适应调整信号传输功率和资源分配策略，生成最优网络覆盖配置策略的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的lte网络覆盖分析、预测方法，其特征在于，依据最优网络覆盖配置策略，应用深度强化学习算法，实时感知网络状态和用户需求，实现频谱资源的动态分配，完成动态频谱资源分配方案的步骤具体为：
8.一种lte网络覆盖分析、预测系统，其特征在于，所述lte网络覆盖分析、预测系统用于执行权利要求1-7任一所述的lte网络覆盖分析、预测方法，所述lte网络覆盖分析、预测系统包括数据采集模块、参数优化模型构建模块、网络配置参数调整模块、质量预测与问题识别模块、网络覆盖优化与资源分配模块。
9.根据权利要求8所述的lte网络覆盖分析、预测系统，其特征在于，所述数据采集模块基于网络爬虫技术，采用数据预处理方法生成清洗后的实测数据集，利用数据库查询技术和情感分析，整合数据集，生成综合网络数据集；
10.根据权利要求8所述的lte网络覆盖分析、预测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括网络爬虫子模块、第一数据预处理子模块、数据库查询子模块、情感分析子模块、数据融合子模块；