一种基于深度学习的通信基站流量预测方法及系统

发明公开了一种基于深度学习的通信基站流量预测方法，属于流量预测技术领域，本发明通过灰狼算法，根据验证数据与预测数据的误差评估对应灰狼的适应值，获取适应值最高的Alpha狼，并将其对应的注意力头数作为Transformer模型的多头注意力层的注意力头数，优化了注意力头数，模型过于复杂，从而降低过拟合的风险同时提高预测精度；并且本发明通过AOA算法，引入模拟浮力和模拟密度，对灰狼算法中灰狼位置更新进行优化，模拟浮力和模拟密度根据灰狼的适应度值进行动态调整，让灰狼的移动不仅受到Alpha狼的引导，还受到自身浮力和密度的影响，帮助灰狼算法更好地平衡全局搜索与局部细化，避免过早收敛，更好更精准地找到注意力头数的最优解，进而提高预测精度。