基于深度学习的基站缓存资源智能分配仿真数据集

本数据集是面向6G弹性可重构按需服务设计与高效管控技术这一方向研究的仿真数据集。本数据集通过在基站缓存场景下的智能资源分配系统中对主动优化技术进行验证而生成，核心是评估主动优化技术对智简网络的资源分配能力的提升效果。该数据集涵盖了主动优化技术与传统先预测再优化技术进行对比分析的所有关键数据，分为两个子数据集：在源数据集上训练得到的主动优化模型数据以及仿真对比分析数据。该数据集支撑了课题1的1篇论文指标。本数据集数据量大小为19MB，数据格式为mat和xlsx文件等，共享方式为完全共享。