数据采集与处理
通过基站日志、用户行为埋点和运营商核心网数据构建多维度数据池，预处理阶段需完成：
- 异常流量清洗
- 时空特征对齐
- 业务类型分类标注
预测模型构建
采用混合模型架构实现精准预测：
- LSTM神经网络捕捉时序规律
- 随机森林处理离散特征
- 强化学习动态调参
可视化验证分析
| 时段 | 流量(TB) | 同比增长 |
|---|---|---|
| 20:00-22:00 | 385 | 12.7% |
| 12:00-14:00 | 278 | 8.3% |
典型案例应用
某省级运营商部署预测系统后：
- 资源调度准确率提升40%
- 网络拥塞投诉下降65%
- 能耗成本节约230万/季度
技术挑战与优化
当前面临的主要挑战包括：
- 多源数据异构性问题
- 突发流量预测滞后
优化策略实施路径：
- 部署边缘计算节点
- 构建联邦学习框架
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