随着5G通信技术的逐渐普及和移动网络应用数量的不断增加,人们对于移动网络流量的需求也随之増加。基站是提供移动网络服务的基础设施,准确、快速的基站网络流量预测是基站运维人员合理分配网络资源、及时升级网络保证移动网络正常运行的基础,同时也是移动互联网用户合理规划上网时间、避免网络拥塞获得更好的上网体验的依据。所以基站网络流量的准确、快速预测不仅对电信系统的稳定、正常运行至关重要,也会对整个社会的生产生活产生重大影响。因此,高效、准确基站网络流量预测是一项重要工作。循环神经网络在基站网络流量预测问题上具有优异的表现,但是需要大量数据来训练网络模型。各大运营商出于隐私安全问题的考虑,并不愿意共享各自的基站网络流量数据,从而导致准确的基站网络流量预测变得困难。并且基站网络流量数据在上传到中央服务器的过程中会产生巨大的网络资源开销,会进一步增加网络拥塞的可能。针对这些问题,本文将联邦学习与深度学习相结合,设计并实现了两种基站网络流量预测方法,以解决数据泄露问题,同时保证了网络模型的精度并且提高模型的训练速度。本文主要工作内容如下:（1）首先,分析了准确的基站网络流量预测的重要性,并对现有基站网络流量预测方法进行归纳与总结。指出这些方法的优点与不足,进而引入联邦学习技术,以解决循环神经网络模型在训练过程中数据量不够和数据在上传过程中产生的巨大资源开销问题和数据泄露问题。接着,对联邦学习理论、循环神经网络理论和Py Torch深度学习框架进行了研究,为后面的循环神经网络网络模型的搭建和训练提供了基础。（2）接着提出一种基于联邦学习的LSTM基站网络流量预测方法。为了数据能直接被用于模型训练与预测以及提高模型训练收敛速度和精度,对数据集中的异常值进行修正和对缺失值进行填补,同时为了避免不同运营商或基站在采集流量数据时采用的标准不同,导致网络流量数据数量级差异较大对模型训练产生消极影响,我们对数据进行标准化。然后,对联邦学习技术中两种常用的聚合算法进行了详细介绍。详细介绍了基于联邦学习的LSTM基站网络流量预测方法的系统设计,包括LSTM模型联邦学习框架、LSTM模型的搭建、LSTM模型在基站本地的训练过程和LSTM模型在中央服务器上的聚合过程。最后在真实的数据集上,对集中式训练方法和联邦学习训练方法进行实验,并对比分析实验结果,实验结果表明,联邦学习方法训练得到的LSTM模型的预测精度接近于集中式方法训练得到的LSTM模型精度,但是联邦学习方法通信效率要明显高于集中式方法。（3）实际中,影响基站网络流量的因素有很多,上述提到的LSTM神经网络模型只利用了历史网络流量数据来进行模型的训练,而DeepAR神经网络模型可以学习与基站网络流量序列相关的其他特征来进一步提高模型精度,如小时周期、日周期、周周期和节假日等时间特征。然后详细介绍了基于联邦学习的DeepAR基站网络流量预测方法的系统设计,包括DeepAR模型的联邦学习算法框架、DeepAR模型的搭建、DeepAR模型本地训练和DeepAR联邦聚合过程。最后,在真实的数据集上对LSTM模型和DeepAR模型进行训练并对比,对比结果表明,DeepAR模型对基站网络流量的预测效果优于LSTM模型。