基于深度学习的无线网络数据时空建模和预测研究

摘要

首先对互联网服务提供商获得的无线网络数据(主要是蜂窝移动网络的数据)进行了初步分析,揭示了相邻基站的数据之间具有时间和空间相关性.然后建立了一种时空预测的混合深度学习模型,并提出了一种新的空间模型训练算法.最后使用无线网络数据集进行实验来评估模型的性能.结果表明,所提出的深度模型显著提高了预测精度.