导读:本文包含了信令流量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:城市交通,交通枢纽,手机信令数据,k近邻算法
信令流量论文文献综述
林培群,雷永巍,张孜,陈丽甜[1]（2018）在《面向手机信令数据的交通枢纽人流量短时预测算法》一文中研究指出为实现对重点区域人群聚集动态的有效掌握,保障区域人群的及时疏运,预防群体性安全事故的发生,以广州市火车站枢纽区域为例,通过对海量手机信令数据进行信息处理,结合地理信息系统将手机信令数据映射至研究区域,实现区域人流量的实时统计,同时分析了大都市火车站枢纽区域春运人流量变化情况,得出春运期间区域人流量存在周期性变化的规律,以此为基础,构建了以平均绝对百分比误差最小的k值自适应计算模型,设计了基于手机信令数据的城市交通枢纽人流量k近邻预测算法,并以节假日与非节假日两种不同交通模式环境进行算法测试.结果表明:所建立的预测算法在两种模式下其平均绝对百分比误差PMAPE分别在6%与5%以内,均能够较为准确地对区域人流量进行预测.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2018年09期）
钱巧娅[2]（2018）在《基于手机信令数据的区域交通流量预测技术研究》一文中研究指出在交通管理以及公共安全领域,交通流量的预测成为越来越重要的一个研究方向。从微观层面,地图导航APP可以通过实时流量预测推送畅通的路线给用户,节约用户出行时间,提升用户体验。从宏观层面,根据历史位置信息获得的城市区域流量变化情况,由此预测未来时刻城市区域流量变化,这对于城市规划、交通管理以及公共安全有着重要的意义。目前关于交通流量的预测普遍采用的数据是全球定位系统(GPS)定位数据,这类数据定位精确但是覆盖范围以及获取方式有限,一般通过志愿者携带定位设备、或浮动车采集获得。而与GPS数据相比,本文采用的手机信令数据是通过蜂窝通信基站定位系统采集,尽管该类数据定位误差较大,精度较低,但其具有样本量大,获取成本低,实时性,覆盖范围广等特点。因此基于手机信令数据的区域流量提取及预测技术有着重要研究价值以及应用价值。论文首先对手机信令数据的产生原理进行分析。并在此基础上对手机信令数据定位方式产生的误差数据(乒乓切换、漂移、重复值)进行合理有效的预处理。为了刻画区域流量,论文提出了一种基于网格密度的区域流量提取方法。该方法首先对城市区域进行网格化处理,利用网格流量提取算法获取各网格流量。之后根据各网格流量密度特征,对区域生长算法进行改进,获得基于网格密度的区域生长算法,最后利用该算法获得区域流量作为后续流量预测模型输入。其次,论文在分析手机信令数据的时序特征的基础上,结合区域流量提取结果,综合考虑神经网络在时间序列预测方面的优势,论文提出了利用LSTM循环神经网络建立区域流量预测模型。论文对LSTM神经网络进行了改进,除了输入层、隐藏层、输出层之外,通过增加一层网络结构用以输入城市区域的空间特性,改善流量预测效果。最后,论文采用真实的手机信令数据进行实验验证,将本文所提出的预测模型与传统的时间序列预测模型进行对比。论文的实验分析结果表明,与传统的流量预测模型相比,基于LSTM循环神经网络的区域流量预测模型的预测精度有所提升。论文的相关分析工作对后续深入研究基于手机信令数据高效的区域流量预测技术具有一定的参考和借鉴价值。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-08）
周玮,杨小莹,张万礼[3]（2016）在《基于LTE分组核心MME信令流量优化设计》一文中研究指出通过对LTE分组核心MME信令流量分析,结合ATCA硬件系统Red Hat Enterprise 6.5软件平台和优化了MME网元信令流量,设计了信令优化负载均衡的MME网元:包括网络接口层、协议解析层和应用功能层设计。信令流量优化设计包括:信令汇聚模型和动态管理权重列表。通过过滤整合频繁的信令接入消息并优化权重列表防止频繁移动切换并减少信令量。通过MME信令流量优化设计,LTE分组核心MME网元可以降低信令风暴,均衡信令流量,提高了网络的数据传输率。(本文来源于《广西师范学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
余华东,刘文杰[4]（2016）在《基于移动信令的交通流量实时监控系统的设计和实现》一文中研究指出基于手机信令的分析技术建设交通流量实时监控及交通状况发布系统,系统通过IF2接口从移动信令监测共享平台获取信令数据并对数据进行分析,根据用户话单数据分析及路段定义计算出路段行驶速度,根据预先设置的门限产生路段拥堵状态,通过短信、多媒体等方式将交通信息及时推送给目标用户,及时避免拥堵,提高出行效率。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2016年12期）
胡斌杰,詹益旺[5]（2015）在《基于手机信令的道路交通流量状态识别及预测》一文中研究指出提出了一种基于手机信令的道路交通流量状态识别与预测方法,能够基本上满足智能交通建设的数据广域、全面、实时、动态的要求,并提供路况拥堵查询、统计预警分析等功能应用,是一种可靠的实时交通信息采集方式。由于其自身具备投资少、维护成本低的优点,可在短时间向二叁线城市大范围推广应用。(本文来源于《移动通信》期刊2015年10期）
吴松,雒江涛,周云峰,林举厅,舒忠玲[6]（2014）在《基于移动网络信令数据的实时人流量统计方法》一文中研究指出为了实现城市区域人流量实时动态性、有效性统计,提出一种基于现网移动网络信令数据对城市自定义区域实时人流量进行监测的方法。该方法充分利用现网移动信令数据样本容量大、覆盖范围广、数据稳定可靠的特点,通过对手机信令数据相关字段分析挖掘,结合GIS技术实现了自定义区域实时人流量智能化统计。经过北京移动信令处理平台应用,该方法较为有效,能对北京市各区域实时人流量进行较为准确的统计。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2014年03期）
韩玉辉,冉萌[7]（2013）在《小流量业务信令风暴应对策略》一文中研究指出当前小流量数据业务飞速发展,为运营商的发展带来巨大挑战。小流量业务具有高的资源占用成本,但却产生低的流量收益,对运营商来说,矛盾逐渐凸显。文中分析几种典型小流量数据业务的信令特征,量化分析移动网络中Q Q业务带来的信令风暴问题,结合设备参数提出应对信令风暴的方案,并对方案进行验证性分析,为信令风暴的应对策略提供新的思路。(本文来源于《2013全国无线及移动通信学术大会论文集（上）》期刊2013-09-06）
沈泽,吴松,杨勇,贾会林,王军威[8]（2013）在《移动通信网信令处理平台的实时人流量统计方法》一文中研究指出调研分析了传统人流量统计方法,结合用户提出的实际需求,研究了一种在移动通信网信令处理平台上实现的实时人流量统计方法。通过对海量的用户通信事件信令数据进行挖掘分析,结合区域划分和时间维度数据,实现区域内人流量的实时统计。最后通过Web程序向用户提供统计结果展示,实际应用验证了该方法的有效性。(本文来源于《广东通信技术》期刊2013年08期）
吴松,沈泽,王军威[9]（2013）在《基于移动网络手机信令的人流量统计系统——信令处理平台模块的设计与实现》一文中研究指出实时掌握城市交通枢纽、各大旅游景点的人流量状况,为城市交通规划、旅游景点人力资源配备提供数据支撑已越来越受到相关部门重视。结合北京区域人流量系统项目中移动信令处理基础平台模块提出一种利用现网移动信令数据统计实时人流量数据的架构,该平台已经过北京移动与北京市旅游委、交通局验证,目前在北京移动正式运行。(本文来源于《广东通信技术》期刊2013年06期）
中兴通讯[10]（2012）在《小流量业务产生大效益》一文中研究指出随着3G/4G网络建设的完善以及智能终端的逐渐普及，移动数据业务正呈现爆炸式的增长，移动运营商在数据业务方面的收入比重也逐年提高。在传统语音业务资费越来越低且市场趋于饱和的情况下，运营商如何经营好移动数据业务，成为运营增收和提高竞争力的关键所在。(本文来源于《通信产业报》期刊2012-07-23）
信令流量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在交通管理以及公共安全领域,交通流量的预测成为越来越重要的一个研究方向。从微观层面,地图导航APP可以通过实时流量预测推送畅通的路线给用户,节约用户出行时间,提升用户体验。从宏观层面,根据历史位置信息获得的城市区域流量变化情况,由此预测未来时刻城市区域流量变化,这对于城市规划、交通管理以及公共安全有着重要的意义。目前关于交通流量的预测普遍采用的数据是全球定位系统(GPS)定位数据,这类数据定位精确但是覆盖范围以及获取方式有限,一般通过志愿者携带定位设备、或浮动车采集获得。而与GPS数据相比,本文采用的手机信令数据是通过蜂窝通信基站定位系统采集,尽管该类数据定位误差较大,精度较低,但其具有样本量大,获取成本低,实时性,覆盖范围广等特点。因此基于手机信令数据的区域流量提取及预测技术有着重要研究价值以及应用价值。论文首先对手机信令数据的产生原理进行分析。并在此基础上对手机信令数据定位方式产生的误差数据(乒乓切换、漂移、重复值)进行合理有效的预处理。为了刻画区域流量,论文提出了一种基于网格密度的区域流量提取方法。该方法首先对城市区域进行网格化处理,利用网格流量提取算法获取各网格流量。之后根据各网格流量密度特征,对区域生长算法进行改进,获得基于网格密度的区域生长算法,最后利用该算法获得区域流量作为后续流量预测模型输入。其次,论文在分析手机信令数据的时序特征的基础上,结合区域流量提取结果,综合考虑神经网络在时间序列预测方面的优势,论文提出了利用LSTM循环神经网络建立区域流量预测模型。论文对LSTM神经网络进行了改进,除了输入层、隐藏层、输出层之外,通过增加一层网络结构用以输入城市区域的空间特性,改善流量预测效果。最后,论文采用真实的手机信令数据进行实验验证,将本文所提出的预测模型与传统的时间序列预测模型进行对比。论文的实验分析结果表明,与传统的流量预测模型相比,基于LSTM循环神经网络的区域流量预测模型的预测精度有所提升。论文的相关分析工作对后续深入研究基于手机信令数据高效的区域流量预测技术具有一定的参考和借鉴价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信令流量论文参考文献
[1].林培群,雷永巍,张孜,陈丽甜.面向手机信令数据的交通枢纽人流量短时预测算法[J].哈尔滨工业大学学报.2018
[2].钱巧娅.基于手机信令数据的区域交通流量预测技术研究[D].西南交通大学.2018
[3].周玮,杨小莹,张万礼.基于LTE分组核心MME信令流量优化设计[J].广西师范学院学报(自然科学版).2016
[4].余华东,刘文杰.基于移动信令的交通流量实时监控系统的设计和实现[J].信息与电脑(理论版).2016
[5].胡斌杰,詹益旺.基于手机信令的道路交通流量状态识别及预测[J].移动通信.2015
[6].吴松,雒江涛,周云峰,林举厅,舒忠玲.基于移动网络信令数据的实时人流量统计方法[J].计算机应用研究.2014
[7].韩玉辉,冉萌.小流量业务信令风暴应对策略[C].2013全国无线及移动通信学术大会论文集（上）.2013
[8].沈泽,吴松,杨勇,贾会林,王军威.移动通信网信令处理平台的实时人流量统计方法[J].广东通信技术.2013
[9].吴松,沈泽,王军威.基于移动网络手机信令的人流量统计系统——信令处理平台模块的设计与实现[J].广东通信技术.2013
[10].中兴通讯.小流量业务产生大效益[N].通信产业报.2012