基于PSO-LSTM优化模型的网络流量预测研究

网络流量预测是网络规划、设计和建设的重要依据,对有效满足人民网络需求有着极其重要的意义。本文通过构建基于PSO-LSTM优化预测模型,不仅提高了对网络流量预测的效果,还自动实现了对LSTM神经网络模型参数的优化,大大降低了LSTM神经网络模型优化的工作量。研究结果表明,基于PSO-LSTM优化预测模型能够实现对网络流量的准确预测,相比单纯基于LSTM神经网络模型,预测结果与实际值的均方根误差降低31%。

GSM频率规划复用方式比较

本文主要是分析和比较了在GSM频率中几种常用方法,其中对BCCH规划推荐使用721方法,对TCH推荐使用MRP方法。