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一种基于深度迁移学习和跨域数据融合的无线蜂窝网络流量预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度迁移学习和跨域数据融合的无线蜂窝网络流量预测方法，属于智能通信技术领域。本发明通过分析短信、电话、互联网三种业务间的相似性和不同区域间的相似性，融合多个跨域数据集并采用时空跨域神经网络模型对无线蜂窝流量进行预测；提出一种基于时空跨域神经网络模型(STC‑N)的跨业务和区域融合迁移学习策略，根据源域的数据特征提高目标域的预测精度。该方法可以验证考虑的数据集越全面，模型的预测精度越高；此外，提出的迁移学习策略可以降低构建深度学习模型所需的训练数据、计算能力和泛化能力。

著录项

  • 公开/公告号CN112291807A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东科技大学;

    申请/专利号CN202011099886.1

  • 发明设计人 陈赓;曾庆田;孙强;段华;邵睿;徐先杰;张旭;

    申请日2020-10-15

  • 分类号H04W24/06(20090101);H04L12/24(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37252 青岛智地领创专利代理有限公司;

  • 代理人肖峰

  • 地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

  • 入库时间 2023-06-19 09:43:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-23

    授权

    发明专利权授予

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