【摘 要】
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随着移动用户的持续增长,无线基站承载的数据流量急剧上升,然而由于用户的移动性,用户业务的差异性等因素,使得基站承载的数据量在时间和空间维度上呈现出不均匀、无规律等特
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随着移动用户的持续增长,无线基站承载的数据流量急剧上升,然而由于用户的移动性,用户业务的差异性等因素,使得基站承载的数据量在时间和空间维度上呈现出不均匀、无规律等特点,这给基站业务管理、拥塞控制以及资源优化配置带来了极大的挑战。针对基站流量的时变性与非线性特征,文章基于灰色系统提出一种实时跟踪修正算法,旨在对系统完全无知的情况下,依据累积的流量数据,提前预测出未来网络流量变化及其趋势。为了提高算法的准确性,文章利用余弦函数的针对传统的灰色系统进行残差修正,同时为了更精确地刻画变化趋势,作者对算法进行了周期外延,使得预测结果更加接近真实值。
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