基于滚动时间窗的PSO-LSSVM的通信基站能耗建模

发布时间：2018-04-09 20:13

  本文选题：通信基站　切入点：能耗模型　出处：《湖南大学学报(自然科学版)》2017年02期

【摘要】：基站是通信网络的重要能耗节点,精准计算合同能源管理(EPC)模式下基站节能量成为该领域的技术瓶颈.以3类典型场景通信基站为对象,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的滚动时间窗最小二乘支持向量机(LSSVM)的基站能耗建模方法.该方法通过选取预处理的基站配置参数与实时数据建立滚动时间窗,采用PSO优化训练模型参数,并通过LSSVM回归估计训练模型,得到随时间窗数据变化的基站动态能耗模型.仿真试验与样本基站实测数据的验证结果表明,本文建立的能耗模型具有较高的预测精度及泛化能力,对基站节能工程的评估具有良好的应用前景.
[Abstract]:The base station is an important energy consumption node in the communication network. The energy saving of the base station in the EPC mode of accurate calculation becomes the technical bottleneck in this field.Taking three typical scene communication base stations as objects, a rolling time window least squares support vector machine (LSSVM) based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to model the energy consumption of base stations.In this method, the rolling time window is established by selecting the pre-processing base station configuration parameters and real-time data, and the parameters of the training model are optimized by PSO, and the dynamic energy consumption model of the base station with time window data is obtained by LSSVM regression estimation of the training model.The results of simulation test and sample base station data verification show that the energy consumption model established in this paper has high prediction accuracy and generalization ability, and has a good application prospect for the evaluation of base station energy saving engineering.
【作者单位】： 湖南大学信息科学与工程学院;湖南大学通信节能研究所;湘潭大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61440026,51674113) 湖南省自然科学基金重点资助项目(13JJA002)~~
【分类号】：TP18;TN929.5

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本文编号：1727965