基于lstm的移动通信基站流量预测-论文.pdf

计算机应用 信息技术与信息化
基于 LSTM 的移动通信基站流量预测
胡建伟 1
HU Jianwei
摘　要 针对基站流量的周期性和波动性，提出了基于长短期记忆 (LSTM) 神经网络模型的移动通信基站流量预
测方法。通过特有的三种门结构和记忆单元相互调节，利用 LSTM 可以同时获取短期特征和长期趋势
这一特点，从而学习到基站流量的变化特征。实验结果表明，对比传统 ARMIA 预测模型，该方法在移
动通信基站流量预测方面具有较高的准确性。
关键词 移动通信基站；流量预测；LSTM；时间序列分析；ARIMA
doi：.1672-
0 引言 预测，提高在轨道交通方面的预测精度。文献 [9] 提出一种
注意力机制与 LSTM 结合的金融时间序列预测模型，提高了预
随着移动通信技术的发展，4G、5G 给人们带来了极大便
测准确度。
利。移动流量呈现爆炸式增长，从而基站的流量负荷问题变
在基站预测方面的研究各有进展，本文提出基于 LSTM
得越来越重要。为解决基站超负荷容和基站潮汐现象，通过
移动基站流量预测，根据 LSTM 的记忆单元以及输入门、遗忘
人工实时关注每个基站的流量变化，需要给每个基站设置根
门、输出门来