典型文献
应用梯度提升树的小区域无线网络多标签流量预测
文献摘要：
当前无线网络流量地理分布不均且可用网络资源有限,因而开展拆闲补忙工作极为必要.为合理投放无线网络资源以保证网络性能,提出了一种针对小区域范围的多标签流量预测算法.该算法结合历史流量信息,根据无线用户偏好特性建立多标签流量预测模型,并通过梯度提升树算法得到预测结果.仿真结果表明,相比于广泛应用的移动平均自回归(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)和神经网络预测方法,多标签预测模型在对小区域突发性流量的预测上具有很大的优越性.
文献关键词：
小区域无线网络;流量突发性;多标签预测模型;梯度提升树
中图分类号：
作者姓名：
杜施默;陈国军;陆敏;张晨;周海骄
作者机构：
中国移动通信集团浙江有限公司杭州分公司,杭州 310015
文献出处：
引用格式：
[1]杜施默;陈国军;陆敏;张晨;周海骄-.应用梯度提升树的小区域无线网络多标签流量预测)[J].电讯技术,2022(06):802-807
A类：
小区域无线网络,多标签预测模型,流量突发性
B类：
网络流量,地理分布,网络资源,投放,网络性能,区域范围,预测算法,用户偏好,流量预测模型,梯度提升树算法,移动平均自回归,Autoregressive,Integrated,Moving,Average,ARIMA,神经网络预测
AB值：
0.211615
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