数据采集与分析
通过部署流量探针系统，采集以下核心数据：
- 历史流量时间分布数据
- 用户在线设备数量
- 热门应用协议占比
预测模型建立
采用机器学习算法构建预测模型：
- 数据清洗与特征工程
- 选择LSTM神经网络架构
- 模型训练与参数调优
| 模型类型 | 准确率 |
|---|---|
| ARIMA | 82% |
| LSTM | 94% |
资源动态调配
实施智能QoS策略：
- 设置不同业务优先级
- 动态调整带宽分配
- 启用备用传输链路
用户行为引导
通过多途径进行用户分流：
- 推送错峰使用提醒
- 设置分时段资费优惠
- 提供本地缓存服务
应急预案制定
建立三级应急响应机制：
- 黄色预警：启动带宽扩容
- 橙色预警：限制P2P流量
- 红色预警：启用流量整形
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