电讯技术

作者：杜施默,陈国军,陆敏,张晨,周海骄

单位：(中国移动通信集团浙江有限公司杭州分公司，杭州 310015)

关键词：小区域无线网络；流量突发性；多标签预测模型；梯度提升树；

当前无线网络流量地理分布不均且可用网络资源有限，因而开展拆闲补忙工作极为必要。为合理投放无线网络资源以保证网络性能，提出了一种针对小区域范围的多标签流量预测算法。该算法结合历史流量信息，根据无线用户偏好特性建立多标签流量预测模型，并通过梯度提升树算法得到预测结果。仿真结果表明，相比于广泛应用的移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和神经网络预测方法，多标签预测模型在对小区域突发性流量的预测上具有很大的优越性。

来源：2022年第6期

《电讯技术》期刊编辑部

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