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摘要
本发明公开了一种基于改进PSO的C-RAN载波迁移资源需求预测方法,包括：数据的获取与预处理,生成预测模型的训练样本集；根据生成的训练样本集确定GRNN预测模型的结构；采用改进的PSO算法训练GRNN预测模型；利用训练好的GRNN预测模型对载波虚拟机下一时刻的资源需求量进行预测；有效解决了现有载波迁移技术中仅根据载波虚拟机当前时刻负载情况进行资源分配导致资源浪费或者资源不足造成短时间二次迁移的问题；针对现有的预测方法由于预测时间过长无法适用于C-RAN这种高实时性要求场景的缺点,提出了一种改进的PSO算法来进行预测模型训练,有效提高了资源需求预测的预测准确度及预测速度。
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