技术总结
本发明提供了基于深度神经网络的小基站开关控制方法，包括：采集基站中的用户信息；将所有用户数据整合成可供模型训练的路径数据样本集合；构建神经网络模型；输入数据并训练模型；收集待预测用户数据，预测用户下一时刻位置；计算基站未来服务用户的数目，控制基站开关。本发明方法通过预测基站内待服务人数，控制超密集网络中小基站的开关，达到了降低基站功耗，减少基站间的干扰，优化超密集网络中资源分配的目的；在建立数学模型的过程中，本方法结合了数据挖掘和机器学习，提高了预测的准确率和系统的实用性。
技术研发人员：潘志文;杜鹏程;尤肖虎;刘楠
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2017.12.04
技术公布日：2018.06.08