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基于机器学习的流量预测及基站配置选择研究
摘 要:
本文主要针对小区的无线网络问题进行了相关研究,利用季节性自回归综合滑动平均模型预测小区流量的短期变化。首先利用pandas的read.csv()对数据进行分析,从数据缺失值填补、日期数据修改、上下行流量异常值分析、数据重复值处理这几个方面进行数据清洗,其次提取所需流量预测的小区的数据,分别从传统时间序列模型最后采用Stacking集成算法进行预测。
作 者:
  • 李超;熊桢;蒋俊康;
单 位:
    江西理工大学理学院
关键字:
  • 数据清洗;季节性自回归综合滑动平均模型;GOSS算法;
页 码:
    78-79
出 处:
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