1.本发明属于人群时空流量预测领域，特别是基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法。
背景技术：
：：2.随着移动网络技术的飞速发展，用户对网络的使用和需求无时无处不在，且数据业务量急剧增长，这一需求促进了5g技术的发展和5g网络的商业化进程。通过对小型蜂窝网络的密集部署及移动边缘计算的应用，可以大大增强移动网络的带宽和服务质量。然而如何真正提高大量小基站的效率，充分发挥边缘计算的能力，是提升5g网络服务质量的关键问题之一。由于用户数量和用户的业务需求是影响基站缓存部署、资源分配和能耗管理的重要因素，通过准确预测基站覆盖范围内的用户数量，对提高5g网络性能具有重要意义，尤其是针对某些基站所覆盖的特定的功能区域，如景区、办公区、住宅区等，由于不同区域具有其特定的业务需求模式，对区域内人群数量的预测，将有利于区域内网络资源的部署和分配。技术实现要素：3.本发明的目的在于提供了一种基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法，旨在解决5g基站缓存部署及资源分配决策以及5g基站活跃/休眠切换方案。4.本发明采用的技术方案为基于人群时空流量在时间上存在连续性和周期性，提取人群时空流量的特性，预测一个区域内一个或多个基站覆盖区域内的人群时空流量。本发明中无线通信技术是基于5g或者5g演进的通信技术或者延伸版本，或者multifire的非授权频段通信技术。本发明中的通信终端是基于5g标准，或者multifire的非授权频段物联网通信技术的终端节点。将为终端提供无线数据服务的设备称为网络接入点，也即一个小区的基站。将为基站提供资源资源分配策略以及活跃/休眠切换方案的装置称为决策节点。5.在上述发明中，方法包括：6.步骤1：决策节点确定第一日期的属性，并调用一个或多个基站的第二人群时空流量数据，所述第二人群时空流量数据和第一日期属性相同或包含第一日期属性；7.步骤2：决策节点设置错误率门限，初始化迭代权重，根据第二人群时空流量数据，为覆盖区域内的一个或多个基站计算一个或多个第一人群时空流量，直至满足错误率门限或达到迭代次数；8.步骤3：决策节点基于一个或多个第一人群时空流量，确定覆盖区域内一个或多个基站的网络资源需求策略。9.在一个实施方式中，所述第一日期的属性包括第一日期的类型和第一日期的时间信息，其中，第一日期的类型包括假日和工作日，第一日期的时间信息为第一日期对应的工作日为一周中的第几天以及一天中的第几个小时，或者对应的假日中的第几天以及一天中的第几个小时。10.在一个实施方式中，所述第二人群时空流量数据包含历史n天的人群时空流量数据，其中，人群时空流量表示为一个二维数据，是基于网络地理栅格得到；11.所述第一人群时空流量为对应第一日期的人群时空流量。12.在一个实施方式中，所述一个第二人群时空流量数据的数据规模为nx1,即第二人群时空流量数据的时间信息和第一日期一一对应；所述被选择的第二人群时空流量数据的数据规模为nxm，其中，m》1，即第二人群时空流量数据的时间信息包含第一日期的时间信息。13.在一个实施方式中，所述第二人群时空流量数据的类型和第一日期的类型相同。14.在一个实施方式中，所述第二人群时空流量数据是基于呼叫详单得到或者基于终端使用app时产生的地理位置得到。15.在一个实施方式中，所述决策节点为一个基站或者网络集中调度控制单元，用于为基站提供资源分配策略以及活跃/休眠切换方案。16.在一个实施方式中，所述第一人群时空流量或第二人群时空流量是基于网络地理栅格，网络地理栅格是将一定区域内不同基站映射到一个mxj的网格内，每个子网格内的人群时空流量为一个二维矩阵[0017][0018]其中，表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人群时空流量，为一个lxk的矩阵；l和k表示子网格的划分，对应地理位置的精确度；包含的元素表示子网格内一个地理位置上的人流量数，取值为大于等于0的整数；内所有元素之和表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人流量数目。[0019]第二方面，本发明提供了一种基于群调度的数据传输控制系统，该控制系统包含一种基站，用于计算第一人群时空流量，制定网络资源需求策略，包括：射频收发模块，处理器，存储器和网络资源需求策略模块，所述射频收发模块用于接收来自终端的无线信号，送入所述处理器进行信号处理，以及发送来自所述处理器的信号；所述存储器中存储有能够被所述处理器执行的指令、数据缓存以及人群时空流量数据；所述处理器用于调用所述存储器存储的所述指令，且所述处理器和所述网络资源需求策略模块进行信息交互；所述网络资源需求策略模块包括人群时空流量计算子模块和网络资源需求策略子模块，所述人群时空流量计算子模块基于所述存储器得到第二人群时空流量数据，计算第一人群时空流量，所述网络资源需求策略子模块基于所述人群时空流量计算子模块得到的第一人群时空流量，生成网络资源需求策略，并提供给处理器。[0020]本发明的有益技术效果是：与现有技术相比，本发明针对5g基站缓存部署及资源分配决策，提供了一种基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法，提高了无线通信系统的资源效率。附图说明[0021]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。[0022]图1示出了本发明的一个实施例的提供基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法的无线通信系统示意图；[0023]图2示出本发明的一个实施例的基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度流程示意图；[0024]图3示出本发明的一个实施例的基于网络栅格的人群时空流量示意图。[0025]100.无线通信网络101.基站110.第一区域121.通信终端[0026]170.天线模块171.人群时空流量计算子模块172.网络资源需求策略子模块[0027]173.射频收发模块174.处理器175.存储模块192.群网络资源需求策略模块具体实施方式[0028]为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。[0029]应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。[0030]在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。[0031]实施例一[0032]图1示出了本发明的一个实施例的提供基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的无线通信系统示意图。[0033]本发明采用的技术方案为基于人群时空流量在时间上存在连续性和周期性，提取人群时空流量的特性，预测一个区域内一个或多个基站覆盖区域内的人群时空流量。本发明中无线通信技术是基于5g或者5g演进的通信技术或者延伸版本，或者multifire的非授权频段通信技术。本发明中的通信终端是基于5g标准，或者multifire的非授权频段物联网通信技术的终端节点。将为终端提供无线数据服务的设备称为网络接入点，也即一个小区的基站。将为基站提供资源资源分配策略以及活跃/休眠切换方案的装置称为决策节点。[0034]如图1所示，无线通信网络100是一个基于ofdm/ofdma的系统，包含一个基站101，以及一个通信终端121。基站101的服务区域是第一区域110，在此范围内，通信终端121和基站101之间数据传输。根据本发明中的实施例，图1还给出了基站101的模块结构。基站101有一个天线模块170，用于接收和发送信号。一个射频收发模块173，和天线模块170相连，用于从天线模块170中获取信号，转化为基带信号，传递给处理模块174。射频收发模块173也能够将来自处理模块174的基带信号转化为射频信号，通过天线模块170发送出去。处理模块174处理基带信号，根据信号作用，并调用基站101的其他模块来进行其他的处理。存储模块175存储数据。[0035]基站101还包括群网络资源需求策略模块192，包含人群时空流量计算子模块171和网络资源需求策略子模块172。人群时空流量计算子模块171基于存储模块175得到第二人群时空流量数据，计算第一人群时空流量，网络资源需求策略子模块172基于人群时空流量计算子模块171得到的第一人群时空流量，生成网络资源需求策略，并提供给处理器174。[0036]本发明针对5g基站缓存部署及资源分配决策，提供了一种基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法，提高了无线通信系统的资源效率。[0037]步骤1：决策节点确定第一日期的属性，并调用一个或多个基站的第二人群时空流量数据，所述第二人群时空流量数据和第一日期属性相同或包含第一日期属性；[0038]步骤2：决策节点设置错误率门限，初始化迭代权重，根据第二人群时空流量数据，为覆盖区域内的一个或多个基站计算一个或多个第一人群时空流量，直至满足错误率门限或达到迭代次数；[0039]步骤3：决策节点基于一个或多个第一人群时空流量，确定覆盖区域内一个或多个基站的网络资源需求策略。[0040]在一个实施例中，在本发明的步骤1中，所述第一日期的属性包括第一日期的类型(假日和工作日)、第一日期的时间信息，其中，第一日期的时间信息为第一日期对应的工作日为一周中的第几天以及一天中的第几个小时，或者对应的假日中的第几天以及一天中的第几个小时。[0041]在一个实施例中，在本发明的步骤1中，所述第二人群时空流量数据包含历史n天的人群时空流量数据，其中，人群时空流量表示为一个二维数据，是基于网络地理栅格得到。[0042]在本发明的步骤2中，所述第一人群时空流量为对应第一日期的人群时空流量。[0043]在一个实施例中，所述一个第二人群时空流量数据的数据规模为nx1,即第二人群时空流量数据的时间信息和第一日期一一对应。在另一个实施例中，所述被选择的第二人群时空流量数据的数据规模为nxm，其中，m》1，即第二人群时空流量数据的时间信息包含第一日期的时间信息。[0044]在一个实施例中，所述第二人群时空流量数据的类型和第一日期的类型相同。[0045]在一个实施例中，所述第二人群时空流量数据是基于呼叫详单得到。在另一个实施例中，所述第二人群时空流量数据是基于终端使用app时产生的地理位置得到。[0046]在一个实施例中，所述决策节点为一个基站。在另一个实施例中所述决策节点为网络集中调度控制单元。[0047]在一个实施例中，所述第一人群时空流量或第二人群时空流量是基于网络地理栅格，网络地理栅格是将一定区域内不同基站映射到一个mxj的网格内，每个子网格内的人群时空流量为一个二维矩阵[0048][0049]其中，表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人群时空流量，为一个lxk的矩阵，进一步的，l和k表示子网格的划分，对应地理位置的精确度；包含的元素表示子网格内一个地理位置上的人流量数，取值为大于等于0的整数。进一步的，内所有元素之和表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人流量数目。[0050]实施例二[0051]图2示出本发明的一个实施例的基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度流程示意图。[0052]如图2所示，本发明的一个实施例的基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度流程，包括：[0053]步骤211：决策节点确定第一日期的属性，包括节第一日期的类型(假日和工作日)、第一日期的时间信息；[0054]步骤212：决策节点调取和第一日期属性相同或包含第一日期属性的第二人群时空流量数据；[0055]步骤213：决策节点初始化迭代权重和错误率门限；[0056]步骤214：决策节点计算一个或多个第一人群时空流量；[0057]步骤215：决策节点判断输出结果是否满足错误率门限或达到迭代次数。如果结果为是，转入步骤216；如果结果为否，转入步骤214；[0058]步骤216：决策节点制定网络资源需求策略。[0059]本发明针对5g基站缓存部署及资源分配决策，提供了一种基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法，提高了无线通信系统的资源效率。[0060]实施例三[0061]图3示出了本发明的一个实施例的基于网络栅格的人群时空流量示意图。[0062]如图3所示，本发明的一个实施例的基于网络栅格的人群时空流量表示，包括：[0063]将一定区域内不同基站映射到一个mxj的网格内，每个子网格内的人群时空流量为一个二维矩阵[0064][0065]其中，表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人群时空流量，为一个lxk的矩阵，进一步的，l和k表示子网格的划分，对应地理位置的精确度；包含的元素表示子网格内一个地理位置上的人流量数，取值为大于等于0的整数。进一步的，内所有元素之和表示一天中在时间点i第(m,j)子网格内的人流量数目。[0066]本发明针对5g基站缓存部署及资源分配决策，提供了一种基于长短期记忆网络的人群时空流量预测的资源调度方法，提高了无线通信系统的资源效率。[0067]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。[0068]应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述时间点，但这些时间点不应限于这些术语。这些术语仅用来将时间点彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一时间点也可以被称为第二时间点，类似地，第二时间点也可以被称为第一时间点。[0069]取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。[0070]需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(personalcomputer，pc)、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)、手机、mp3播放器、mp4播放器等。[0071]在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0072]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。[0073]上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0074]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。当前第1页12当前第1页12