【摘 要】
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对于在现代蜂窝网资源管理中，动态信道资源和能源效率控制技术的提升。很大程度依赖于早期精准的监测和对蜂窝基站流量的预测。分析基站流量数据，主要通过有效提取基站问隐含的
【机 构】
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上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学
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对于在现代蜂窝网资源管理中，动态信道资源和能源效率控制技术的提升。很大程度依赖于早期精准的监测和对蜂窝基站流量的预测。分析基站流量数据，主要通过有效提取基站问隐含的时空信息进行流量预测。在本文中，我们通过对华北某大城市的实测数据．进行了基于时空关联性的分析，采用k-NN算法，获取蜂窝网基站间的时间相关性，选择合适的移动窗口大小。并结合了小波-Elman神经网络（ENN）算法来实现流量预测。最后，通过量化蜂窝网流量预测的准确度。并与先前存在的其他方法进行对比，得出了本文提出的方法有优越性。
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