本文提出了一种基站休眠控制框架，首先使用一种基于时空图神经网络的移动流量预测技术，利用历史数据对基站未来一段时间的负载情况进行预测。然后设计一种基于深度强化学习的基站休眠控制算法，该算法综合考虑多种实际约束，基于预测结果优化资源分配，在提高网络能效的同时保证稳定的用户体验。真实数据集上的广泛实验证实了该框架的优越性。
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