一种基于可分解周期模式网络的5G基站流量预测方法

本发明公开了一种基于可分解周期模式网络的5G基站流量预测方法，涉及5G基站流量预测技术领域。包括以下步骤：智能网络管理中心通过数据采集模块采集5G基站中5G传输相关的特征数据，对采集的特征数据进行预处理后，按时间顺序将样本划分为训练集、验证集和测试集；将训练集和验证集输入基于可分解周期模式网络的5G基站流量预测模型进行训练，基于可分解周期模式网络的5G基站流量预测模型包括周期模式建模模块、成分分解模块和xLSTM模块；多次训练迭代后，最终选择在测试集上表现最优的权重参数进行预测。本发明充分利用了各个基站流量数据的周期性时间特征，提高了5G基站流量预测的精度；为基站管理和网络优化提供了数据参考，减少了人力和时间成本。