基于移动轨迹数据的城市基站人流预测研究

摘要

城市通讯基站负载日益增长且不均衡，为优化基站资源调度分配，提高基站服务质量，提出了一种基于时空关联特征的GA-BP神经网络分钟级多步预测方法。本研究基于移动用户轨迹数据，建立基站间负载时空转移概率矩阵，提取影响基站负载的时空因素。针对BP神经网络存在易陷入局部极小值的问题，使用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，构建GA-BP神经网络模型进行分钟级负载预测模型。该模型基于某运营商脱敏后的移动用户轨迹数据进行训练与预测，结果显示，基于时空关联特征的GA-BP模型能有效对基站分钟级多步负载进行预测。