随着移动多媒体服务的普及,移动终端应用日益丰富,移动用户所需的数据流量出现巨大增长。各种数据业务对网络质量的要求驱动着电信运营商加快优化网络性能,以满足承载大量数据流量业务的热点小区用户服务需求和容量需求。为了提高动态网络的优化效率和质量,准确高效地识别和预测网络中的潜在热点起到至关重要的作用,从而可以实现网络资源的及时调整与分配,减少网络拥塞的发生,保持网络平稳运行。因此,本文以流量热点为研究对象,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法智能识别流量热点,并考虑数据业务量在时间上的相关性,采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型实现未来流量热点预测,为实际的网络管理与优化提供了重要参考与指导。本文首先基于实测的蜂窝网络小区关键性能指标(Key Performance Indicators,KPI)数据,分析了热点的流量变化趋势、各时段热点数量比例以及热点发生频率,发现热点的瞬时业务量具有突发特性,揭示了热点随时间变化的性质。其次提出利用SVM机器学习算法实现流量热点的智能识别。考虑主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法提取原始数据集关键特征向量,实现数据降维;采用线性核、多项式核、径向基核函数构造不同SVM分类器模型,通过网格搜索技术寻找不同核函数模型的最优参数组合。对比分析三种核函数SVM模型在最优参数设置下的热点识别效果,数值结果显示,径向基核SVM模型可以实现最佳的热点识别准确率,体现了SVM算法在热点识别上的可行性和有效性。最后设计搭建LSTM深度网络模型进行未来流量热点预测。建立包含两层LSTM隐藏层和一层全连接层的LSTM网络架构,选择合适的激活函数和优化训练方法,将预处理后的训练数据输入搭建好的LSTM网络进行训练,输出未来一小时小区是否成为热点的预测结果。训练过程中控制调节训练迭代次数、LSTM隐藏层神经元的数量、正则化dropout概率和LSTM层数四个参数,反复调整优化LSTM模型的预测性能表现,讨论分析不同参数设置对预测结果的影响。与传统的前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network,FFNN)相比,LSTM模型在测试集上取得了较好的预测效果,证明了LSTM网络对先前信息的记忆能力以及处理时间序列数据的优越性。