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針對(duì)傳統(tǒng)的自回歸積分移動(dòng)平均（ARIMA）模型和長(zhǎng)短時(shí)記憶（LSTM）單元在基站流量預(yù)測(cè)中沒有利用基站（BS）間合作關(guān)系的問題，提出一種利用由用戶群體在不同基站下訪問產(chǎn)生的基站合作關(guān)系的流量預(yù)測(cè)（TPBC）算法。首先，通過基站之間的合作關(guān)系構(gòu)建基站合作網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)此合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社區(qū)劃分得到基站社區(qū);然后，通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法尋找與目標(biāo)基站同一社區(qū)且關(guān)系最緊密的若干基站，作為目標(biāo)基站的合作基站;最后，使用LSTM和詞嵌入層（Embedding）搭建混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并根據(jù)目標(biāo)基站和合作基站的流量信息進(jìn)行流量預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TPBC在基站流量預(yù)測(cè)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(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，在流量卸載和綠色節(jié)能等領(lǐng)域具有重要意義.
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