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如何使用空間合作關(guān)系實(shí)現(xiàn)基站流量預(yù)測的模型

2020-09-23 | rar | 0.94 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對傳統(tǒng)的自回歸積分移動平均(ARIMA)模型和長短時(shí)記憶(LSTM)單元在基站流量預(yù)測中沒有利用基站(BS)間合作關(guān)系的問題,提出一種利用由用戶群體在不同基站下訪問產(chǎn)生的基站合作關(guān)系的流量預(yù)測(TPBC)算法。首先,通過基站之間的合作關(guān)系構(gòu)建基站合作網(wǎng)絡(luò),并對此合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分得到基站社區(qū);然后,通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法尋找與目標(biāo)基站同一社區(qū)且關(guān)系最緊密的若干基站,作為目標(biāo)基站的合作基站;最后,使用LSTM和詞嵌入層(Embedding)搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)目標(biāo)基站和合作基站的流量信息進(jìn)行流量預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TPBC在基站流量預(yù)測上的均方根誤差(RMSE)相比ARIMA和LSTM分別減小了29.19%和27.47%.TPBC能有效提高基站流量預(yù)測準(zhǔn)確率,在流量卸載和綠色節(jié)能等領(lǐng)域具有重要意義.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 基站
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