LTE移动通信网络内容热度预测及基站缓存策略研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 时间序列数据预测研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基站系统缓存策略研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 数据预处理 | 第21-33页 |
| 2.1 概述 | 第21-25页 |
| 2.1.1 信令数据的概念与S1接口介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.2 S1-U_HTTPLOG文件 | 第22-25页 |
| 2.2 数据特点及处理难点 | 第25-28页 |
| 2.3 数据处理思路及方法 | 第28-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 内容热度预测的ARIMA算法 | 第33-61页 |
| 3.1 问题描述 | 第33-36页 |
| 3.2 预备知识 | 第36-45页 |
| 3.2.1 ARIMA模型介绍 | 第36-38页 |
| 3.2.2 模型的可用性验证及算法步骤 | 第38-45页 |
| 3.3 内容热度预测的ARIMA方法 | 第45-47页 |
| 3.4 ARIMA方法用于内容热度预测的实例分析 | 第47-57页 |
| 3.5 单小区请求内容的热度预测 | 第57-59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第四章 内容热度预测的LSTM算法 | 第61-79页 |
| 4.1 概述 | 第61-62页 |
| 4.2 预备知识 | 第62-68页 |
| 4.2.1 RNN模型 | 第62-65页 |
| 4.2.2 LSTM模型 | 第65-68页 |
| 4.3 内容热度预测的LSTM算法 | 第68-74页 |
| 4.4 数值实验 | 第74-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 LTE系统基站缓存策略研究 | 第79-95页 |
| 5.1 问题描述 | 第79-82页 |
| 5.2 求解内容缓存问题的单基站算法 | 第82-87页 |
| 5.2.1 单背包问题及其算法简介 | 第83-85页 |
| 5.2.2 求解内容缓存问题的单基站算法 | 第85-87页 |
| 5.3 求解内容缓存问题的多基站算法 | 第87-91页 |
| 5.3.1 求解思路 | 第87-89页 |
| 5.3.2 算法设计 | 第89-91页 |
| 5.4 数值实验 | 第91-93页 |
| 5.4.1 缓存模型算法结果比较 | 第92-93页 |
| 5.4.2 基于热度预测的缓存算法效果比较 | 第93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 第六章 总结及展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-103页 |
| 附录 | 第103-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 参加的科研项目 | 第109-111页 |
| 个人简历 | 第111页 |
