一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法技术

本发明专利技术属于数据分析技术领域，特别涉及一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法，包括将待预测区域划分为多个小区域，将每个小区域视为一个节点，获取节点特征以及节点之间的边权特征；将节点特征和边权特征转换为向量表示，将向量表示与节点和边的位置编码一同作为输入数据输入图神经网络；通过节点以及边权关系构建图数据，利用图神经网络对构建的图数据中每个节点进行迭代更新，得到每个节点的第一特征向量；将每个节点的第一特征向量输入图注意力网络，得到每个节点的第二特征向量；将待预测区域内某个时刻数据分为实时数据、周期数据以及异常数据三层数据，将当前层数据通过增强记忆调整网络模型处理后与下一层数据拼接后作为下一层的增强记忆调整网络模型的输入，最后一层的增强记忆调整网络模型输出第三特征向量；将第二特征向量和第三特征向量拼接在一起后输入全连接层，得到当前区域的流量预测；本发明专利技术通过综合利用自动化学习和高级网络模型，有效提升了人群流量预测的准确性和效率，特别适用于5G时代的大数据环境。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据分析，特别涉及一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法。

技术介绍

1、随着移动网络技术的快速发展，用户的数据业务量呈现急剧增长，这推动了5g技术的发展和商业化过程。特别是，5g网络通过小型蜂窝网络的密集部署和移动边缘计算的应用，可以显著提升网络的带宽和服务质量。然而，如何提高众多小基站的效率并充分发挥边缘计算的能力成为提升服务质量的关键问题。

2、为了有效管理和分配基站资源，需要准确预测基站覆盖范围内的用户数量。特定功能区域(如景区、办公区、住宅区等)的人群流量预测，将有助于网络资源的合理部署和优化。这种预测不仅有利于基站缓存部署和资源分配，还能帮助制定基站活跃/休眠切换方案，从而提高网络能效和减少能源消耗。此外，精确的人群流量预测也支持5g基站的密集部署规划，帮助移动网络运营商最小化资本支出，并提供城市规划、交通管理等方面的决策支持。因此，如何精确预测特定区域内人群流量是本领域亟需解决的问题。

技术实现思路

1、为解决以上现有技术存在的问题，本专利技术提出了一种面向5g需求的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，节点特征包括节点对应区域的环境特征，环境特征至少包括当前区域的天气状况、空气质量、经济指标、通勤模式，边权特征至少包括两个节点之间的车流量、人群流量。

3.根据权利要求1所述的一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，节点特征和边权特征转通过嵌入层转换为向量表示，转换过程包括：

4.根据权利要求1或3所述的一种面向5G需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，对向量表示的节点特征和边权特...

【技术特征摘要】

1.一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，节点特征包括节点对应区域的环境特征，环境特征至少包括当前区域的天气状况、空气质量、经济指标、通勤模式，边权特征至少包括两个节点之间的车流量、人群流量。

3.根据权利要求1所述的一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，节点特征和边权特征转通过嵌入层转换为向量表示，转换过程包括：

4.根据权利要求1或3所述的一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，对向量表示的节点特征和边权特征进行位置编码的过程包括：

5.根据权利要求1所述的一种面向5g需求的人群流量大数据预测方法，其特征在于，通过节点以及边权关系构建的图数据g表示为g＝(v,e)，其中v为所有节点的集合，e为所有节点之间边关系的集合。

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：范浩然，陈裕萍，王进，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：