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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
杜施默
陈国军
陆敏
张晨
周海骄
机构
中国移动通信集团浙江有限公司杭州分公司
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第6期802-807,共6页
文摘
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。
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
Keywords
wireless network of small area
burstiness of traffic
multi-label prediction model
gradient boosting decision tree
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
应用梯度提升树的小区域无线网络多标签流量预测
杜施默
陈国军
陆敏
张晨
周海骄
《电讯技术》
北大核心
2022
3
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