移動通信網(wǎng)流量數(shù)據(jù)分析及預(yù)測研究.pdf

1、目前，移動通信技術(shù)高度發(fā)展和ICT(Information Communications Technol-ogy)產(chǎn)業(yè)逐漸成熟帶來了以智能手機(jī)和智能應(yīng)用為代表的移動通信市場的爆發(fā)式增長。可以預(yù)見的是，移動通信網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載量在未來將保持高速增長，為了保證用戶的QoS(Quality of Service)需求，移動通信網(wǎng)絡(luò)將面臨挑戰(zhàn)。近年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)取得的一系列成功案例凸顯出數(shù)據(jù)中蘊含的巨大價值，大數(shù)據(jù)技術(shù)隨之興起并得到社會各界的廣泛重

2、視。因此移動通信網(wǎng)絡(luò)中的類型眾多、格式各異的海量數(shù)據(jù)對科研學(xué)者及運營商而言也是機(jī)遇，利用移動通信網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析可以對網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計、協(xié)議改進(jìn)、運營優(yōu)化等諸多方面提供指導(dǎo)。故而移動通信網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析開始受到多方面的關(guān)注而成為一個熱點。
　　在移動通信網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析開始興起的背景之下，本文基于一個實際測量得到的移動通信網(wǎng)絡(luò)基站負(fù)載數(shù)據(jù)集對移動通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測進(jìn)行了研究與探索。在研究內(nèi)容上，本文進(jìn)行了大規(guī)模移動通信網(wǎng)絡(luò)基站負(fù)載數(shù)據(jù)分

3、析和基站負(fù)載預(yù)測技術(shù)兩個方面的考察。
　　在基站負(fù)載數(shù)據(jù)分析上，本文采用多種分析方法和技術(shù)從多角度對移動通信網(wǎng)絡(luò)的特性進(jìn)行了考察。首先利用累積分布函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)整體和基站個體的負(fù)載分布情況進(jìn)行了分析，驗證了負(fù)載分布的不均衡及基站間的差異性。在時間維度上，基于時間序列自相關(guān)的方法發(fā)現(xiàn)了大多數(shù)基站負(fù)載的不平穩(wěn)及內(nèi)在周期模式。在空間維度上，基于Moran指數(shù)的全局空間相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)了基站負(fù)載空間演變重復(fù)現(xiàn)象并利用LISA聚類圖對基站負(fù)載在局

4、部空間的不平穩(wěn)現(xiàn)象進(jìn)行了挖掘。最后通過對基站進(jìn)行聚類分析得到了具有不同模式的基站類型，結(jié)合基站空間位置映射對特殊群體進(jìn)行了識別。
　　目前對移動通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)直接應(yīng)用較多的方向是利用測量數(shù)據(jù)完成對未來負(fù)載的預(yù)測。本文提出了一種引入相鄰基站歷史信息進(jìn)行基站負(fù)載預(yù)測的方案，其中選擇了支持向量回歸作為基本預(yù)測模型，并利用粒子群算法進(jìn)行模型參數(shù)設(shè)定。在引入相鄰基站歷史信息中通過網(wǎng)格搜索和測試尋優(yōu)完成對近鄰基站集合與回溯階數(shù)的設(shè)定?；趯嶋H數(shù)