4G/5G基站流量管理：大规模分类与智能休眠策略

该篇论文聚焦于2020年MathorCup大数据竞赛赛道A，主题为"大规模移动通信基站时序多特征分类和休眠方法研究"。作者探讨了在4G、5G技术推动下，移动互联网快速发展的背景下，基站流量负荷问题日益突出，如何通过高效的管理和优化来提高基站运行效率和能源利用。 论文首先关注问题一：基站分类及其特点。通过对13万+基站数据进行预处理，包括数据提取、时间戳处理、排序清洗、时间段划分与统计，筛选出118756条可用数据。接着，通过提取时序特征，如上下行流量高峰时段、日均流量、标准差、峰值、连续变化等，构建30维特征集。使用改进的模糊C均值（FCM）算法进行非监督分类，改进之处在于利用类间和类内距离确定12个类别。通过分析各类别的数据众数或中位数，深入剖析不同基站类型的特点。 问题二涉及基站运行优化，尤其是休眠策略的设定。研究者采用长短期记忆网络（LSTM）模型进行流量负载预测，将网络负载水平分为四个等级，以便设置合理的休眠比例参数。基于短期预测结果，智能地决定基站的休眠与唤醒状态，旨在降低能耗、提升效率。这种方法对于大规模基站的非监督分类和阈值设置策略制定具有显著价值，为超大规模移动通信基站的部署和后续管理提供了科学依据。 整篇论文围绕基站分类和优化策略展开，强调了技术进步对基站管理的挑战以及通过数据分析和预测模型实现的解决方案，为移动通信行业的高效运营提供了解决方案和理论支持。关键词包括：基站分类、时序多特征、模糊C均值（FCM）、类内/类间距离、LSTM预测模型、基站休眠策略，突出了论文的核心研究内容和应用价值。