华中科技大学冯明杰获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法、装置及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119854813B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411990308.5，技术领域涉及：H04W16/22；该发明授权一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法、装置及电子设备是由冯明杰;付宏昊;欧晨煜;高宇彬;刘光华;江涛设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法、装置及电子设备，属于移动通信领域。方法包括：将负载定义为进入基站覆盖范围内的用户数量，将基站负载历史数据Yt分解为两个部分：遵循长期趋势、随时间按照特定规律变动的部分Y1t，短期随机波动带来的负载的变化Y2t；根据Y1t随着时间变化的内在规律进行精确的预测，训练LSTM网络来完成预测；根据Y2t具有较强的突发性和实时性，使用统计学方法来进行预测；最后，预测未来多个时刻的负载，并依据此来进行基站休眠控制。本发明解决高移动性场景下如何使负载预测的误差最小化的问题，通过基站在过去一段时间内和当前时刻的负载来预测未来多个时刻的负载，制定基站休眠控制策略。
本发明授权一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习和统计学方法的基站负载预测方法，其特征在于，包括： S1，将基站负载历史数据分为遵循长期趋势、随时间按照特定规律变动和短期随机波动两部分；其中是根据一个滑动窗内过去的负载数据平均过后得到的负载数据，是与之差； S2，根据训练LSTM神经网络，得到训练好的LSTM神经网络完成第一负载预测，得到第一负载预测数据； S3，根据使用统计学方法进行第二负载预测，得到第二负载预测数据；包括： R1、对使用核密度估计得到短期预测值和长期预测值； R2、对使用加权移动平均方法得到预测值； R3、使用动态权重结合上述三种预测值得到最终预测值，即第二负载预测数据； S4，根据未来多个时刻的第一负载预测数据和第二负载预测数据，将基站休眠控制问题建模为MDP并求解MDP，据此来进行基站休眠控制。
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