数据采集方法
通过运营商基站日志、移动应用数据埋点和IoT设备实时监测，构建覆盖全场景的流量监测网络。主要采集维度包括：
- 地域分布热力图
- 终端设备类型占比
- 应用协议分类统计
时间序列分析
采用ARIMA模型分解历史数据，识别周期性规律。典型特征表现为：
- 早高峰（08:00-10:00）流量激增45%
- 午间（12:30-14:00）视频流量占比提升
- 晚高峰（19:00-21:00）达到峰值负载
机器学习模型
使用LSTM神经网络处理时空特征，模型输入包含：
- 历史72小时流量矩阵
- 实时天气数据
- 特殊事件日历标记
| 算法 | 工作日 | 节假日 |
|---|---|---|
| Prophet | 8.2% | 12.7% |
| LSTM | 6.1% | 9.3% |
用户行为模式
通过聚类分析发现三类典型群体：
- 通勤族（高频次短时连接）
- 居家用户（持续性高带宽）
- 商旅人群（跨区域漫游）
优化建议
基于预测结果的动态调整策略：
- 基站负载均衡调度
- CDN节点预缓存
- QoS优先级动态配置
综合多源数据与混合建模技术，可实现误差率<7%的高精度预测，为网络资源调度提供决策支持，建议建立跨运营商的联合预测机制以提升系统韧性。
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