基于AI的5G基站功耗预测与节能研究

周承波

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (7) : 145 -147.

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信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (7) : 145 -147. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.047

基于AI的5G基站功耗预测与节能研究

    周承波
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摘要

针对5G基站功耗过高导致运营成本攀升并影响可持续发展的问题,本研究提出了一种基于人工智能(AI)的功耗预测与节能技术。该技术首先可获取基站历史运行数据(如流量负载和环境参数),并进行数据清洗和特征工程处理;其次,应用机器学习算法如长短期记忆网络构建功耗预测模型,并训练模型学习功耗规律;再次,基于预测输出设计自适应节能策略,如动态功率调整和资源分配;最后,融合基站管理系统实现策略优化部署。在实验过程中,搭建真实5G网络测试环境,使用多源数据集验证性能,分析预测精度和节能效果。结果表明:功耗预测模型预测准确性高,节能策略实施后基站整体功耗降低,能效提升显著。人工智能驱动方法可有效降低5G基站能耗,具备高精度和实用性强的优点。

关键词

5G基站 / 功耗预测 / 人工智能 / 节能技术 / 能效优化

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周承波. 基于AI的5G基站功耗预测与节能研究[J]. 信息记录材料, 2026, 27(7): 145-147 DOI:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.047

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