基于时空特征的移动网络流量预测模型
研究表明,历史流量数据可以用于移动网络流量的预测,同时周边区域的流量信息可以提高流量预测的准确性.为此,文中提出一种基于时空特征的移动网络流量预测模型STFM.STFM模型利用目标区域及周围区域的历史移动网络流量对目标区域的流量进行预测.其核心思想是,首先利用三维卷积网络(3D CNN)从流量中提取移动网络流量空间上的特征,再利用时间卷积网络(TCN)提取移动网络流量时间上的特征,最后全连接层对提取的特征与实际的流量值建立映射关系,产生预测的流量值.根据实验的验证与分析,STFM在移动网络流量预测上的标准均方根误差(NRMSE)相比TCN,CNN和CNN-LSTM分别减少了28%,21.7%和10%.因此,STFM模型能够有效提高移动网络流量预测的准确率.
移动网络、流量预测、时空特征、卷积网络、全连接层
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61502230,61073197,61501224;江苏省自然科学基金项目BK20150960;江苏省普通高校自然科学研究项目15KJB520015;南京市科技计划项目201608009;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目KFKT2017B21;江苏省研究生科研与实践创新计划项目KYCX18_1074
2020-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
108-113