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基于图神经网络的5G连通簇基站群流量预测方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于图神经网络的5G连通簇基站群流量预测方法及系统,包括:获取5G连通簇中每个基站的流量原始时间序列;基于所述流量原始时间序列构建多阶模糊认知图;基于得到的每阶模糊认知图,利用图神经网络模型生成包含丰富空间信息的模糊认知图节点嵌入序列;基于获得的节点嵌入序列,利用时序卷积模型建立时序关系,实现对5G连通簇中多个基站的流量时间序列的预测。所述方案充分考虑了簇内不同基站流量序列之间时间上和空间上的关联,基于图神经网络模型,有效捕获了基站流量序列的时序关系以及基站与其周边基站的空间关系,提高了基站群流量预测的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN113691993A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东师范大学;

    申请/专利号CN202110838710.1

  • 发明设计人 骆超;丁奉乾;

    申请日2021-07-23

  • 分类号H04W16/22(20090101);H04L12/24(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人闫圣娟

  • 地址 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

  • 入库时间 2023-06-19 13:21:35

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