基于向量自回歸模型的移動通信基站流量預測

作者：何勇,李艷婷

摘要：城市移動通信基站流量的準確預測對于關鍵基站的擁堵控制、基站新址的選擇有著重要作用。基站流量數據不僅是區域的靜態表現，同時也反映區域人員的流動特性。基站流量具有非線性混沌特性，而傳統的線性時間序列方法比如自回歸移動平均模型難以有效地捕獲實際基站流量序列中復雜的非線性因素。同時，僅考慮單個基站時間序列而忽略鄰近基站的影響并不能反映基站流量的動態特征。基于向量自回歸模型（VAR）對大規模基站流量數據進行整體分析，將多響應變量預測問題轉化為單響應變量預測模型，運用Lasso變量選擇方法篩選目標基站的重要關聯基站。實例表明，相對于傳統預測方法，VAR-Lasso類方法不僅提高了基站流量的預測精度，同時也實現了大規模基站的實時預測。

發文機構：上海交通大學機械與動力工程學院

關鍵詞：城市基站流量預測向量自回歸變量選擇city base stationtraffic flow predictionvector auto-regression variable selection

分類號： TN915[電子電信—通信與信息系統][電子電信—信息與通信工程]