流量计算模型概述
全国流量计算模型基于多维数据融合技术，主要包含三个核心模块：
- 用户行为分析模块：通过设备终端类型、应用偏好等参数建模
- 网络承载能力评估：结合5G基站密度与带宽资源动态测算
- 时空分布预测引擎：采用LSTM神经网络进行区域流量预测
区域数据分布特征
2025年监测数据显示，区域流量分布呈现显著差异：
| 区域 | 流量占比 | 同比增速 |
|---|---|---|
| 东部沿海 | 42% | 18% |
| 中部地区 | 31% | 23% |
| 西部省份 | 27% | 35% |
西部地区增速显著，主要源于新型基础设施扩建和数字经济发展。
关键影响因素分析
预测模型构建方法
采用混合预测框架，包含三个技术层级：
- 数据采集层：多源异构数据融合（基站日志+APP埋点）
- 特征工程层：时空特征编码与注意力机制结合
- 模型训练层：集成XGBoost与Transformer架构
优化策略建议
基于区域流量特征提出以下优化方案：
- 动态资源调度：建立跨省流量均衡机制
- 边缘计算部署：在西部增设15个边缘节点
- 智能QoS策略：按应用类型实施分级保障
本研究通过构建动态流量计算模型，揭示出区域数据分布的三个新特征：东西部增速差缩小、视频流量主导效应增强、跨区漫游流量占比突破20%。建议采用弹性网络架构和智能调度算法应对流量时空不均衡挑战。
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