基于RSRP预测上行吞吐量的优化方法、系统、装置及介质

本发明公开了基于RSRP预测上行吞吐量的优化方法、系统、装置及介质。所述方法包括:构建包括RSRP值及对应的上行吞吐量的数据集；构建RSRP和上行吞吐量映射关系，得到映射模型；基于改进的LSTM模型对RSRP在时间序列上进行多步预测，所述改进的LSTM模型包括编码器、注意力机制层、解码器和全连接层，注意力机制层用于在解码器每一步预测时，计算当前时刻隐藏状态与编码器所有隐藏状态之间的相关性权重，并据此生成加权和，作为解码器当前时刻的输入；利用改进的LSTM模型预测未来时隙RSRP的值，并结合映射模型进行上行吞吐量的预测。本发明基于深度学习技术，利用5G网络参数RSRP来预测上行吞吐量，从而可以提前分配资源满足当前系统对通信性能的需求。