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對(duì)于在現(xiàn)代蜂窩網(wǎng)資源管理中，動(dòng)態(tài)信道資源和能源效率控制技術(shù)的提升，很大程度依賴于早期精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)和對(duì)蜂窩基站流量的預(yù)測(cè)。分析基站流量數(shù)據(jù)，主要通過(guò)有效提取基站間隱含的時(shí)空信息進(jìn)行流量預(yù)測(cè)。在本文中，我們通過(guò)對(duì)華北某大城市的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行了基于時(shí)空關(guān)聯(lián)性的分析，采用k-NN算法，獲取蜂窩網(wǎng)基站間的時(shí)間相關(guān)性，選擇合適的移動(dòng)窗口大小，并結(jié)合了小波-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ENN）算法來(lái)實(shí)現(xiàn)流量預(yù)測(cè)。最后，通過(guò)量化蜂窩網(wǎng)流量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，并與先前存在的其他方法進(jìn)行對(duì)比，得出了本文提出的方法有優(yōu)越性。
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