基于循环神经网络的智能蜂窝网络流量预测方法及系统

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基于循环神经网络的智能蜂窝网络流量预测方法及系统
申请号:CN202411630502
申请日期:2024-11-15
公开号:CN119155693A
公开日期:2024-12-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于循环神经网络的智能蜂窝网络流量预测方法及系统,方法包括:S1、建立智能蜂窝网络模型;S2、建立蜂窝流量预测的任务模型,分析任务的解决方案;S3、分析历史蜂窝流量数据和跨域数据集;S4、建立STCNet预测算法模型,在城市尺度上对区域流量进行预测;S5、对STCNet做出改进,探索迁移学习策略;S6、对预测误差进行评估。本发明解决了对区域蜂窝网络流量进行预测复杂困难的问题,更加合理、灵活,且能有效提高预测准确率。
技术关键词
迁移学习策略 算法模型 密集卷积神经网络 网络流量数据集 兴趣点 预测误差 网络流量预测系统 智能无人机 广域蜂窝 智能基站 社交活动数据 Sigmoid函数 移动国家代码 拉普拉斯
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