基于生成对抗网络的5G网络流量预测方法

高志宇; 王天荆; 汪悦; 沈航; 白光伟

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基于生成对抗网络的5G网络流量预测方法

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无线接入用户的需求呈爆炸式增长,5G网络流量呈指数级增长且呈现出多样性、异构性的趋势,使得网络流量预测面临诸多挑战。针对5G网络部署宏基站、微基站与微微基站的多层架构,文中提出基于生成对抗网络(GAN)的流量预测方法。首先,生成网络分别捕捉流量时空特征与基站类型特征,将拼接特征输入复合残差模块以生成预测流量,并将生成流量输入判别网络;然后,判别网络判断生成流量是真实流量还是预测流量;最后,经过生成网络与判别网络的博弈对抗使生成网络生成高精度的预测流量。实验结果表明,GAN的二维均方根预测误差分别比2DCNN,3DCNN和ConvLSTM降低了58.64%,38.74%和34.88%,具有最优的流量预测性能。

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来源
《计算机科学》 |2022年第4期|321-328|共8页
作者
高志宇; 王天荆; 汪悦; 沈航; 白光伟;
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作者单位

南京工业大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
5G网络; 流量预测; 生成对抗网络; 时空特征挖掘;

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