面向全场景的业务识别和流量预测仿真数据集

对于真实场景中的蜂窝网络数据利用多特征预测网络进行预测仿真，记录模型训练数据集以及多特征预测网络的预测准确率。原始基站数据为深圳龙岗公园&大运体育场周边小区的采样，时间为2020年9月20日至2020年10月14日，采样间隔为1小时，覆盖范围为龙岗公园及大运体育场周围共计71个扇区。通过统计1小时内，基站收集到的各项信令信息以及上下总流量得到数据集。仿真数据由Python仿真过程中产出。数据量108MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为面向全场景的业务识别和流量预测仿真而构建，基于深圳龙岗公园及大运体育场周边71个扇区的基站采样数据（2020年9月20日至10月14日，每小时采样），通过统计信令信息和流量生成，并利用Python仿真产出，数据量108MB，用于多特征预测网络的训练与准确率评估。