一种无线小区多指标时空序列预测方法及系统

本申请是关于一种无线小区多指标时空序列预测方法及系统，方法包括：对目标区域内无线小区的多指标历史数据进行预处理，并构建多指标动态图；根据多指标动态图构建自适应混合时空图形神经网络模型，自适应混合时空图形神经网络模型包括多个由时间卷积模块、自适应混合图学习模块与时空自适应模块组成的自适应混合时空学习块；将预处理后的多指标历史数据，划分为训练集、验证集和测试集，并在进行多周期数据划分后，输入自适应混合时空图形神经网络模型进行训练；将实时采集的无线小区多指标数据输入到训练好的自适应混合时空图形神经网络模型中，得到无线小区多指标预测值。能够减少单一指标建模或传统方法导致的预测偏差提高预测结果的精准度。