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針對傳統的自回歸積分移動平均（ARIMA）模型和長短時記憶（LSTM）單元在基站流量預測中沒有利用基站（BS）間合作關系的問題，提出一種利用由用戶群體在不同基站下訪問產生的基站合作關系的流量預測（TPBC）算法。首先，通過基站之間的合作關系構建基站合作網絡，并對此合作網絡進行社區劃分得到基站社區；然后，通過格蘭杰因果關系檢驗方法尋找與目標基站同一社區且關系最緊密的若干基站，作為目標基站的合作基站；最后，使用LSTM和詞嵌入層（Embedding）搭建混合神經網絡，并根據目標基站和合作基站的流量信息進行流量預測。實驗結果表明，TPBC在基站流量預測上的均方根誤差（RMSE）相比ARIMA和LSTM分別減小了29. 19%和27. 47%。TPBC能有效提高基站流量預測準確率，在流量卸載和綠色節能等領域具有重要意義。
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