基于图卷积网络的基站用户数量预测

黄警明; 陈翔

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基于图卷积网络的基站用户数量预测

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移动网络用户预测建模有助于发现城市人群时空分布特征和实行合理资源调度策略。随着移动网络的快速发展,移动通信基站产生了大量手机信令信息,为数据驱动建模提供了支撑。传统的时序预测只考虑时序特征而忽略了空间上的关联。针对这一问题,提出一种基于图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)的基站用户数量预测模型。利用GCN获取基站之间的空间关联特征,通过长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络对时序特征进行建模。通过进行对比实验和消融实验,证明该模型能够有效提取基站用户数量的时空特征,相对传统方法具有更优的性能。

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来源
《无线电通信技术》 |2023年第5期|939-945|共7页
作者
黄警明; 陈翔;
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作者单位

中山大学电子与信息工程学院;

香港中文大学(深圳)广东省大数据计算基础理论与方法重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
用户预测; 图卷积网络; 长短期记忆;

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