24、蜂窝网络的预测分析与新兴智能网络

蜂窝网络的预测分析与新兴智能网络

1. 蜂窝网络的预测分析方法

在蜂窝网络领域，预测分析扮演着愈发重要的角色。多种模型和方法被用于分析各种参数和进行流量预测。

• 基于深度学习的模型
  • ResNet模型 ：构建三个ResNet来提取城市内的附近和远距离空间依赖关系，同时学习时间特征，该方案在所有研究的深度学习（DL）和非DL方法中实现了最高的准确性。
  • RNN模型 ：用于短期城市移动性预测，在从实际部署收集的大型数据集上，RNN模型比马尔可夫方法和n - gram具有更高的准确性。
  • LSTM模型 ：用于生成人类活动链，首先使用输入 - 输出隐马尔可夫模型（HMM）对通话详单记录（CDR）数据进行预处理，标记活动配置文件，然后设计LSTM进行活动链生成，模拟结果显示出良好的准确性。
• 其他模型
  • MLP模型 ：用于预测移动自组织网络中移动设备的移动性，通过先前观察到的暂停时间、速度和移动方向的知识，实现了较高的预测准确性。还可通过建模人类移动性与个性之间的关系来实现高预测准确性。
  • 堆叠去噪自动编码器（AE） ：结合GPS记录和交通事故数据，学习人类移动性的紧凑表示，用于预测交通事故风险，能够在大区域内提供准确的实时预测。
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