无线网络运营数据分析与预测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第18-30页 |
| 2.1 传统时间序列分析 | 第18-23页 |
| 2.1.1 概述 | 第18页 |
| 2.1.2 传统时间序列分析方法分类 | 第18-20页 |
| 2.1.3 传统时间序列分析常用模型 | 第20-23页 |
| 2.2 回声状态网络 | 第23-28页 |
| 2.2.1 回声状态网络原理 | 第23-25页 |
| 2.2.2 回声状态网络关键参数 | 第25-26页 |
| 2.2.3 回声状态网络预测流程 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于SARIMA与ESN的流量预测 | 第30-52页 |
| 3.1 实验数据源与预处理 | 第30-31页 |
| 3.1.1 数据源简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 数据预处理 | 第31页 |
| 3.2 数据特性分析 | 第31-33页 |
| 3.3 基于SARIMA的流量预测 | 第33-41页 |
| 3.4 利用外生变量的ESN流量预测 | 第41-44页 |
| 3.4.1 时间序列的外生变量分析 | 第41-42页 |
| 3.4.2 ESN单步预测模型 | 第42-44页 |
| 3.5 预测结果分析 | 第44-50页 |
| 3.5.1 模型性能评价指标 | 第44页 |
| 3.5.2 ESN储备池参数设置优化 | 第44-45页 |
| 3.5.3 单步预测实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于流量预测的蜂窝网络基站休眠机制 | 第52-62页 |
| 4.1 基站休眠概述 | 第52-53页 |
| 4.2 系统模型 | 第53-54页 |
| 4.2.1 系统场景 | 第53页 |
| 4.2.2 能耗模型 | 第53-54页 |
| 4.3 基于流量预测的基站休眠机制 | 第54-56页 |
| 4.3.1 ESN多步预测模型 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基站休眠机制 | 第55-56页 |
| 4.4 仿真分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
