一种基于机器学习的流量预测方法

发布时间：2021-11-04 19:16

　　文章从4G网络流量入手,首先,通过对国内外时间序列预测方法的研究,明确了研究现状;其次,通过统计某省4G全省流量、子场景流量的基础上,预测全省、子场景、小区的流量趋势,并预判断高负荷小区;最后,基于大数据平台开发了适应于本省优化工作的流量预测系统,经分析,该系统基本能够满足省内优化需求。 

【文章来源】：信息通信. 2020,(05)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 研究背景与意义
    1.1 规划需求日益增多
    1.2 容量扩容周期长，影响客户感知
    1.3 潜在价值的主动规划
2 构建机器学习模型预测流量
    2.1 全省流量总体预测
    2.2 分场景流量预测
        2.2.1 数据预处理
        2.2.2 参数估计
        2.2.3 模型效果评价
    2.3 小区流量预测
3 应用情况
    3.1 三种维度流量预测小结
    3.2 经济效益
4 结语



本文编号：3476305