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針對傳統的自回歸積分移動平均（ARIMA）模型和長短時記憶（LSTM）單元在基站流量預測中沒有利用基站（BS）間合作關系的問題，提出一種利用由用戶群體在不同基站下訪問產生的基站合作關系的流量預測（ TPBC）算法。首先，通過基站之間的合作關系構建基站合作網絡，并對此合作網絡進行社區劃分得到基站社區;然后，通過格蘭杰因果關系檢驗方法尋找與目標基站同一社區且關系最緊密的若干基站，作為目標基站的合作基站;最后，使用LSTM和詞嵌入層（Embedding）搭建混合神經網絡，并根據目標基站和合作基站的流量信息進行流量預測。實驗結果表明，TPBC在基站流量預測上的均方根誤差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分別減小了29.19%和27.47%。TPBC能有效提高基站流量預測準確率，在流量卸載和綠色節能等領域具有重要意義。
隨著蜂窩技術向第五代（5G）演進，全球移動設備數量和物聯網（ Internet of Things， loT）規模呈指數級增長，這些設備在方便了人類生活的同時也在蜂窩網絡中產生了海量的移動數據，對蜂窩網絡造成巨大的流量負載。與此同時，日益豐富的移動數據記錄也為蜂窩網絡的智能管理提供了數據支撐。流量預測作為智能管理的基礎，被廣泛運用于基站綠色節能和流量卸載等研究領域。 目前不少的研究致力于挖掘用戶訪問行為規律和有效利用流量數據的內在聯系上，這些規律和信息有助于運營商對蜂窩網絡狀況的監控和對流量的預測。
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