發(fā)布時間：2018-04-09 20:13

  本文選題：通信基站　切入點(diǎn)：能耗模型　出處：《湖南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年02期

【摘要】：基站是通信網(wǎng)絡(luò)的重要能耗節(jié)點(diǎn),精準(zhǔn)計算合同能源管理(EPC)模式下基站節(jié)能量成為該領(lǐng)域的技術(shù)瓶頸.以3類典型場景通信基站為對象,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法(PSO)的滾動時間窗最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的基站能耗建模方法.該方法通過選取預(yù)處理的基站配置參數(shù)與實時數(shù)據(jù)建立滾動時間窗,采用PSO優(yōu)化訓(xùn)練模型參數(shù),并通過LSSVM回歸估計訓(xùn)練模型,得到隨時間窗數(shù)據(jù)變化的基站動態(tài)能耗模型.仿真試驗與樣本基站實測數(shù)據(jù)的驗證結(jié)果表明,本文建立的能耗模型具有較高的預(yù)測精度及泛化能力,對基站節(jié)能工程的評估具有良好的應(yīng)用前景.
[Abstract]:The base station is an important energy consumption node in the communication network. The energy saving of the base station in the EPC mode of accurate calculation becomes the technical bottleneck in this field.Taking three typical scene communication base stations as objects, a rolling time window least squares support vector machine (LSSVM) based on particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to model the energy consumption of base stations.In this method, the rolling time window is established by selecting the pre-processing base station configuration parameters and real-time data, and the parameters of the training model are optimized by PSO, and the dynamic energy consumption model of the base station with time window data is obtained by LSSVM regression estimation of the training model.The results of simulation test and sample base station data verification show that the energy consumption model established in this paper has high prediction accuracy and generalization ability, and has a good application prospect for the evaluation of base station energy saving engineering.
【作者單位】： 湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;湖南大學(xué)通信節(jié)能研究所;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61440026,51674113) 湖南省自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項目(13JJA002)~~
【分類號】：TP18;TN929.5

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