移动网络流量特征分析与预测

[摘要]: 移动网络的迅猛发展以及海量移动终端和新型服务的出现为移动通信行业的发展带来了新的机遇. 与传统的移动网络相比，一方面，新的移动网络强调服务的多样性和用户的移动性；另一方面，新的移动网络也具有自己的独特特征. 如何分析和预测网络中的业务流量变化规律和用户移动规律已成为未来网络研究的重要方向. 在对现有流量特性分析和预测方法进行深入研究的基础上，本文基于在特定网络环境中收集的数据移动性预测，从业务流量变化规律和用户移动规律等方面探索了移动网络流量特性的分析和预测. : 针对业务量的变化，基于自相似性机制，研究了不同时间尺度上典型移动业务网络典型业务类型的业务量特征. 结合自相似性功能特征和*指数，展示了典型业务类型的自相似特征. 提出了一种基于改进的交通预测算法！和模型. 首先，采用！将流序列分解为具有短相关特性的本征模函数的理论；然后，根据流序列之间的相关系数，去除特征模式函数中的伪分量；最后，剩下的）构建预测模型，并将叠加的预测值用作流量预测的最终输出值. 本文通过仿真实验验证了该算法对移动浏览服务，移动视频服务和移动服务的预测效果. 实验结果表明，该算法在网络流量预测研究领域具有很大的优势，对网络资源规划和优化分配具有重要的指导意义. 针对用户移动性规律，提出了一种基于用户群聚类的移动轨迹预测算法. 首先，根据轨迹的时空特征定义用户的时空相似度，并从时空相似度的角度对用户群进行聚类. 然后，为每种类型的用户组生成一个状态转换矩阵;最终，通过状态转换移动性预测，矩阵可以预测用户的运动轨迹. 仿真结果表明，该算法在轨迹预测领域具有很大的优势，可以在网络资源分配和突发流量监控中发挥重要的预警作用. 本文的研究结果对于有效的网络管理和资源的优化配置具有重要的指导意义.

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