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应用梯度提升树的小区域无线网络多标签流量预测 被引量:3
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作者 杜施默 陈国军 +2 位作者 陆敏 张晨 周海骄 《电讯技术》 北大核心 2022年第6期802-807,共6页
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... 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。 展开更多
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
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