【摘 要】
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提出一个基于机器学习的无线网络流量预测及流量增长潜力评估方案。该方案分析蜂窝网络中的实际业务流量数据在时间维度上的变化规律,并借助高斯过程的机器学习方法来预测业务变化趋势,从短期角度为运营商的网络优化部署提供指导。基于极限梯度提升(XGBoost)机器学习框架,建立网络中其他运营数据与业务流量的多维映射关系,应用改进的量子粒子群算法进一步寻找蜂窝小区所能承载的流量上限,从长期角度为网络优化部署提供
【机 构】
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北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室,中兴通讯股份有限公司
【基金项目】
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中兴通讯产学研合作基金(2018ZTE01-01-06)。
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提出一个基于机器学习的无线网络流量预测及流量增长潜力评估方案。该方案分析蜂窝网络中的实际业务流量数据在时间维度上的变化规律,并借助高斯过程的机器学习方法来预测业务变化趋势,从短期角度为运营商的网络优化部署提供指导。基于极限梯度提升(XGBoost)机器学习框架,建立网络中其他运营数据与业务流量的多维映射关系,应用改进的量子粒子群算法进一步寻找蜂窝小区所能承载的流量上限,从长期角度为网络优化部署提供指导,提升网络流量水平、释放流量增长潜力。
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