该文为2020年MathorCup大数据竞赛赛道A的优秀作品，通过深入分析数据特征与模式，提出创新算法解决实际问题，展现了参赛者卓越的数据处理能力和模型构建技巧。
在2020年的MathorCup大数据竞赛的赛道A中，研究主题集中在大规模移动通信基站的时间序列多特征分类及休眠方法上。随着4G和5G技术的发展，移动互联网流量急剧增加，导致了基站建设规模不断扩大。在这种情况下，如何有效管理和优化大量基站成为了关键问题。
论文主要探讨两个方面的问题：一是如何对众多的基站进行有效的分类；二是怎样设定合适的阈值与策略来改善基站运作效率。对于第一个问题，研究者首先进行了详细的数据预处理工作，包括提取和整理数据、时间戳调整及清洗等步骤，并从原始信息中筛选出118756条有效记录以及30个关键的时序特征（例如上下行流量高峰时段、日均流量等），这些经过归一化后的数据被输入到改进版模糊C均值(FCM)模型进行非监督分类。通过计算类间与类内距离，研究者确定了最佳分类数量为12，并利用所得结果来分析各类基站的行为模式。
对于第二个问题，研究团队设计了一个基于长短期记忆网络(LSTM)的预测模型，用于估计未来一段时间内的流量负载情况以及相应的休眠阈值。他们将网络负载水平划分为四个等级（超低、低、中和高），并为每个级别设置了不同的休眠比例参数。利用LSTM模型对未来负荷进行预测后，可以确定基站在不同时间段内应该处于活动或睡眠状态，从而实现节能目标。
这项研究的价值在于它提供了一种有效的方法来处理大规模基站的非监督分类问题，并且提出了一套基于流量预测技术的新型基站休眠框架方案。这对于未来移动通信网络中的基站部署和管理具有重要的指导意义。关键词包括：基站分类、时序多特征分析、模糊C均值算法、类内及类间距离计算，LSTM短期负荷预测模型以及优化后的基站睡眠策略等。
论文展示了如何结合现代数据分析技术和机器学习方法解决大规模移动通信网络中的运营挑战，并通过深入挖掘和智能预测技术来提高基站的工作效率并减少能源消耗。这为未来移动通信基础设施的可持续发展提供了宝贵的理论支持与实践参考。
5星
