[发明专利]一种基站流量的联合预测方法在审
| 申请号： | 201910072191.5 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109640351A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 周亮;唐菁;魏昕;包秋霞;高赟 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基站流量的联合预测方法，用于解决当流量数据呈现非线性且存在突变值时，传统线性算法预测性能较差的问题。首先从基站采集流量数据作为数据集，对于异常值和缺失值进行数据预处理；接着采用小波变换来分解处理过的数据，使流量数据平滑，易于预测；而后对分解得出的序列进行单一重构，低频信号采用回声状态网络模型进行预测，高频信号采用自回归积分滑动平均模型进行预测；最后对单个序列的预测数值进行线性累和得出最终结果。本发明的联合模型方法较之于单一模型预测能够达到更好的预测精度，降低平均绝对百分比误差达6％，并在一定程度上降低归一化均方根误差；基站的流量数据预测准确性提高，有利于提高网络资源合理分配性。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 基站 流量数据 采集流量数据 回声状态网络 百分比误差 均方根误差 数据预处理 传统线性 低频信号 分解处理 高频信号 滑动平均 模型预测 算法预测 网络资源 小波变换 最终结果 分配性 归一化 数据集 自回归 联合 平滑 重构 突变 分解 | ||
【主权项】：
1.一种基站流量的联合预测方法，其特征在于包括：S1：收集通信运营商在基站中采集到的真实流量数据作为数据集，并进行数据预处理；S2：对预处理过的数据进行一级以上的小波分解变换，分解为相对的高频分量和低频分量，并对每个分量所对应的各支序列进行单一重建；S3：利用回声状态网络模型处理低频分量，利用自回归滑动平均模型处理高频分量，完成各单一序列分量的流量预测；S4：将各单一序列的预测值进行线性累和，得到流量预测的输出结果。
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