超密集網(wǎng)絡(luò)通過(guò)密集化部署基礎(chǔ)設(shè)施,不斷縮小小區(qū)覆蓋范圍,提高資源空間復(fù)用率,增大網(wǎng)絡(luò)容量,成為第五代移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而,隨著子網(wǎng)數(shù)目的不斷增多,網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)負(fù)載動(dòng)態(tài)變化加快,這使得網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方案開(kāi)銷(xiāo)急劇增加,基于觸發(fā)進(jìn)行負(fù)載均衡的方式將導(dǎo)致嚴(yán)重的滯后性,而基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的負(fù)載均衡方案收斂速度無(wú)法與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化速度相匹配。此外,隨著網(wǎng)絡(luò)覆蓋半徑不斷變小,接入每個(gè)子網(wǎng)內(nèi)的用戶(hù)數(shù)隨機(jī)性隨之增強(qiáng),局部區(qū)域內(nèi)負(fù)載變化情況更加劇烈,這使得一般的預(yù)測(cè)方法直接用在超密集網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)中無(wú)法獲得較高的精確度,難以為負(fù)載均衡提供有效信息�；谏鲜鰡�(wèn)題,本文首先提出了多維時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,提高了超密集網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的預(yù)測(cè)精度,并在此基礎(chǔ)上,提出了分級(jí)式智能負(fù)載均衡方案,有效緩解了現(xiàn)有負(fù)載均衡方案開(kāi)銷(xiāo)大、速度慢的問(wèn)題,其主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:首先,針對(duì)超密集網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)波動(dòng)大的問(wèn)題,提出了多維時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,緩解了流量波動(dòng)大難以預(yù)測(cè)的問(wèn)題,提高了預(yù)測(cè)精度。首先,從流量預(yù)測(cè)本身出發(fā),分別采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)回歸模型以及深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè),然后,根據(jù)用戶(hù)數(shù)與流量的相關(guān)性以及用戶(hù)數(shù)的穩(wěn)定性,基于... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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要性隨時(shí)間推移逐漸下降，將歷史數(shù)據(jù)的值Twx ，該數(shù)值即為該時(shí)刻的一個(gè)歷史數(shù)據(jù)加兩種特征構(gòu)造方式進(jìn)行特征構(gòu)造： 1~3 小時(shí)和 4~6 小時(shí)的用戶(hù)數(shù)和流量的平均化趨勢(shì)的新特征；3、6、12、24 小時(shí)的用戶(hù)數(shù)和流量進(jìn)行加權(quán)共構(gòu)造出 42 個(gè)特征。然后，將特征與目標(biāo) 回歸模型。模型參數(shù)為 n_estimators=36，m型中集成的決策樹(shù)數(shù)量為 36 個(gè)，決策樹(shù)最流程框架如圖 2.8 所示：數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)變換

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2901620