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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于流量预测的基站休眠方法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：CN119255288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411477174.7，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权一种基于流量预测的基站休眠方法是由谭骁勇;邓敏;谌恺祺;雷凯媛设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流量预测的基站休眠方法在说明书摘要公布了：本申请涉及通信技术领域，提供了一种基于流量预测的基站休眠方法，该方法包括：对历史网络流量数据进行特征提取，得到流量特征向量，并基于流量特征向量计算空间单元之间的时序相似度；基于时序相似度构建时空依赖图；根据空间环境数据获取目标区域的静态环境特征和动态环境特征，并基于静态环境特征和动态环境特征计算模型参数；基于时空依赖图和模型参数，利用流量预测模型对目标区域进行流量预测，得到所有空间单元的预测网络流量；根据预测网络流量构建用于描述目标区域的所有基站状态的优化目标函数，并对优化目标函数进行最小化求解，得到目标区域的基站休眠控制方案。本申请的方法能够提高对基站进行休眠控制的准确性。

本发明授权一种基于流量预测的基站休眠方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流量预测的基站休眠方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的每个空间单元的历史网络流量数据和空间环境数据；所述历史网络流量数据包括空间单元在多个历史时刻的网络流量； 对每个所述历史网络流量数据进行特征提取，得到每个所述空间单元的流量特征向量，并基于所有流量特征向量计算每两个空间单元之间的时序相似度； 基于所有时序相似度构建时空依赖图；所述时空依赖图中的多个节点与多个空间单元一一对应，两个节点之间的边为对应的两个空间单元之间的相似关系； 根据所有空间单元的空间环境数据获取所述目标区域的静态环境特征和每个历史时刻对应的动态环境特征，并基于所述静态环境特征和所有动态环境特征计算流量预测模型的模型参数； 基于所述时空依赖图和所述模型参数，利用所述流量预测模型对所述目标区域进行流量预测，得到所有空间单元的预测网络流量； 根据所述预测网络流量构建用于描述所述目标区域的所有基站状态的优化目标函数，并对所述优化目标函数进行最小化求解，得到所述目标区域的基站休眠控制方案；所述基站休眠控制方案用于描述所有基站的运行状态； 其中，分别针对每个空间单元，将空间单元对应的所有时序相似度由大到小进行排序，将排序结果中前多个时序相似度均作为目标时序相似度，并认为空间单元与每个目标时序相似度对应的空间单元之间具有相似关系。

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