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基于K-NN和ELMAN算法的蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測

2017-10-30 | rar | 1.12 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  對于在現(xiàn)代蜂窩網(wǎng)資源管理中,動(dòng)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(zhǔn)的監(jiān)測和對蜂窩基站流量的預(yù)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(shí)空信息進(jìn)行流量預(yù)測。在本文中,我們通過對華北某大城市的實(shí)測數(shù)據(jù),進(jìn)行了基于時(shí)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(shí)間相關(guān)性,選擇合適的移動(dòng)窗口大小,并結(jié)合了小波-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ENN)算法來實(shí)現(xiàn)流量預(yù)測。最后,通過量化蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測的準(zhǔn)確度,并與先前存在的其他方法進(jìn)行對比,得出了本文提出的方法有優(yōu)越性。

基于K-NN和ELMAN算法的蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測

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