为了更精准地预测5G基站的流量，分析潮汐现象，提出一种用差分算法改进灰狼优化长短期记忆网络（Long Short Term Memory networks，LSTM）的生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）模型流量预测方法，并将其用于实际基站的定时控制中，能有效的节约基站能耗。首先，由于GAN对时间序列的处理不具有适应性，而LSTM适合处理时间序列问题，所以GAN的生成器利用差分算法改进灰狼优化LSTM，判别器使用门控循环神经网络（Gated Recurrent Unit，GRU）进行判别，生成器和判别器利用不断的对抗训练达到均衡从而提高了5G基站流量的预测精度。其次，由于k-means++算法全局搜索能力差，利用改进人工蜂群优化k-means++算法，将其用于输出最优基站定时时间，达到最大限度节能的目的。实验结果表明，与现有模型相比，所提预测模型有更高的预测精度，定时控制功能可极大地节约能耗。

1 用DE-GWO 优化LSTM的GAN模型基站流量预测
1.1 GAN模型构建
1.2 生成器模型构建
1.2.1 GWO灰狼算法
1.2.2 DE-GWO优化LSTM算法
1.3 判别器模型构建
1.4 预测模型整体
2 基于改进ABC的k-means++定时算法
2.1 基于改进ABC的k-means++聚类算法
2.2 流量预测在定时中的应用模型结构流程
3 实验结果与分析
4 结论

王素英,贾海蓉,申陈宁,吴永强,刘君.一种优化的GAN模型在5G节能定时中的应用[J/OL].太原理工大学学报:1-9[2023-06-15].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.n.20230531.1540.006.html