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5G技术的开发和应用正在满足对移动通信的不断增长的需求[1]。经济和社会越来越多，由于新的，迅速扩展的技术革命，经济和社会变得越来越数字化，网络和聪明[2]。5G网络提供了几个优势，包括高速，极端可靠性和最小的延迟。具有全球可访问性，5G技术满足了广泛的终端网络的大量资源需求。但是，它还引入了网络流量，异质性和复杂性的指数增加，如图（1）所示。管理传统蜂窝网络中的大量异质数据流造成的可观交通负荷，5G操作员在宏基碱站周围部署了许多低功率微型和PICO基线站。此配置有助于卸载流量并维持跨宏基础站的负载余额[3，4]。准确的流量预测对于优化大型城市中5G蜂窝网络资源的部署和分配至关重要，并增强了交通管理系统的智能和可靠性[5]。鉴于5G网络流量本质上是时间序列数据，因此可以将预测挑战作为时间序列预测建模问题进行构架[6]。过去的方法主要使用数学理论，例如统计和概率分布，用于建模和预测流量流。这种方法依赖于有限参数，而不是数据集大小[7]。
混合机器学习方法5G流量...
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