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對于在現(xiàn)代蜂窩網(wǎng)資源管理中，動態(tài)信道資源和能源效率控制技術(shù)的提升，很大程度依賴于早期精準的監(jiān)測和對蜂窩基站流量的預測。分析基站流量數(shù)據(jù)，主要通過有效提取基站間隱含的時空信息進行流量預測。在本文中，我們通過對華北某大城市的實測數(shù)據(jù)，進行了基于時空關(guān)聯(lián)性的分析，采用k-NN算法，獲取蜂窩網(wǎng)基站間的時間相關(guān)性，選擇合適的移動窗口大小，并結(jié)合了小波-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ENN）算法來實現(xiàn)流量預測。最后，通過量化蜂窩網(wǎng)流量預測的準確度，并與先前存在的其他方法進行對比，得出了本文提出的方法有優(yōu)越性。
Elman
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