【技术实现步骤摘要】
本申请涉及移动通信，尤其涉及一种面向地理特性的移动流量生成方法及装置。
技术介绍
1、随着网络通信技术快速发展、智能终端设备的普及，导致数据流量程爆炸式增长，由此引发的基站网络负荷问题愈发凸显。基站的网络负荷能力与网络质量、用户体验等密切关联，准确地预测基站流量对提高网络资源利用率，加速网络智能化建设等方面有重要作用。
2、相关技术中的移动流量生成方法主要依赖于变分自编码器vae和生成对抗网络gan架构。vae网络将数据压缩到潜在空间分布中，但潜在表示可能无法完全保留输入数据的关键特征，尤其是在处理复杂流量数据时。这可能导致生成的数据在某些情况下与真实数据有所偏差。基于gan的模型需要生成器和判别器之间的对抗训练，这可能会遭受模式崩溃，即模型生成重复的模式，并且无法捕捉移动网络流量模式的多样性。
3、基于此，亟需一种能够移动流量生成方法，能够更加全面的理解环境与网络流量之间的复杂依赖关系。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种面向地理特性的移动流量生成方法及装置...
【技术保护点】
1.一种面向地理特性的移动流量生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标基站为以下任一项：目标位置的真实基站，目标位置的虚拟基站。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述流量序列特征，包括：多个频域基和时域残差序列；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述兴趣点向量和兴趣面向量中提取出区域环境特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述区域环境特征作为键和值、所述流量序列特征作为查询输入到交叉注意力模块中，计算得到对应的待处理特征序列，
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【技术特征摘要】
1.一种面向地理特性的移动流量生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标基站为以下任一项：目标位置的真实基站，目标位置的虚拟基站。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述流量序列特征，包括：多个频域基和时域残差序列；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述兴趣点向量和兴趣面向量中提取出区域环境特征，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述区域环境特征作为键和值、所述流量序列特征作为查询输入到交叉注意力模块中，计算得到对应的待处理特征序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱宝华，李勇，柴浩野，刘思畅，李剑，莫晓斌，岳磊，潘饶元，丘慧滔，尹辉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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