基于多头自注意力机制的LSTM-TCN基站流量预测算法

基站流量预测对于蜂窝网络的规划、资源分配和用户体验优化至关重要。为提高基站流量预测精度,文中设计一种结合多头自注意机制(MHSA)的LSTM-TCN基站流量预测算法。其中:MHSA能够从多个角度强化基站流量数据的内在关联,增强了模型对流量数据重要特征的表达能力;LSTM-TCN模型中长短期记忆(LSTM)网络捕捉流量数据中的长短时依赖性;时间卷积网络(TCN)进一步捕捉流量数据中的全局特征,使得模型能够提取基站流量数据在不同时间尺度上的变化模式和时间依赖关系,提高基站流量预测模型的拟合能力和预测精度。实验结果表明,该流量预测算法与其他算法相比,在运营商基站流量数据的预测中有效降低了均方根误差和平均绝对误差,提高了决定系数,验证了该流量预测算法的有效性,从而为基站休眠节能提供决策支持。

房价上涨对升级型消费的影响

近年来,我国房价不断上涨的同时消费结构升级的步伐趋缓,其原因尚未得到合理解释,文章试图从房价上涨这一角度提供一个可能的解释。根据CHFS(2011)微观调查数据及各个城市2011年的房价数据进行研究发现,房价上涨抑制了升级型消费支出,房价每上涨1个百分点,升级型消费占总消费的比例将下降0.0281个百分点,并且对拥有多套房产的居民来说,房价上涨对升级型消费的抑制作用更加明显;分地区估计结果显示,房价对于不同地区居民升级型消费也具有显著的差异性,东西部地区房价上涨减少了居民升级型消费,而中部地区房价上涨对居民的升级型消费的影响并不显著。