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异构网络中基于深度学习的流量预测和用户关联关键技术研究

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异构网络中基于深度学习的流量预测和用户关联关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 异构蜂窝网络流量预测方法研究第12-14页
        1.2.2 异构蜂窝网络用户关联方法研究第14-15页
    1.3 论文的主要研究内容第15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第2章 深度学习相关理论第17-24页
    2.1 深度神经网络第17-21页
        2.1.1 感知器模型第17-19页
        2.1.2 神经网络模型第19页
        2.1.3 循环神经网络模型第19-21页
    2.2 强化学习第21-23页
        2.2.1 强化学习基本原理第21-22页
        2.2.2 深度强化学习第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 基于循环神经网络的城市级无线业务流量预测技术研究第24-37页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 数据集介绍和预分析第25-27页
        3.2.1 无线业务流量大数据第25-26页
        3.2.2 数据集预分析第26-27页
    3.3 预测问题描述第27页
    3.4 流量预测方法第27-32页
        3.4.1 GRU基本原理第27-30页
        3.4.2 预测流程第30-32页
    3.5 仿真结果和分析第32-35页
        3.5.1 数据预处理与参数设置第32-33页
        3.5.2 整体性能分析第33-35页
    3.6 本章小结第35-37页
第4章 基于深度强化学习的异构网络用户关联技术研究第37-53页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 系统模型和问题描述第38-40页
        4.2.1 系统模型第38-39页
        4.2.2 问题描述第39-40页
    4.3 多智能体深度强化学习联合优化策略第40-46页
        4.3.1 多智能体Q-learning算法第41-43页
        4.3.2 多智能体DQN联合优化策略第43-46页
    4.4 仿真结果和分析第46-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 总结与展望第53-55页
    5.1 总结第53页
    5.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
攻读学位期间主要科研成果第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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