随着无线通信行业的迅速发展,无线节点越来越密集,基站数量快速提升,基站管理的难度日益增大,无线网络维护成本也逐年增长。提高基站的资源调度效率,提高无线接入的能效和资源利用率,对行业的健康持续发展具有重要的意义。由于对基站配置进行优化取决于基站业务量的特征,因此关于基站业务量的研究以及预测作为对基站配置进行优化的基础,成为了十分重要的一个环节。随着近年来数据挖掘等方法的快速发展,这些分析理论尚未有效的应用到基站的业务量分析方面,且现有的业务量的预测方法虽然基于现网的变化规律,但均存在一定的偏差和局限。基于以上问题,本文首先基于时间和空间两个维度使用统计学以及聚类分析的理论方法对业务量进行了分析。本文根据实际的基站业务量数据对基站业务量在时间和空间两个维度上的分布特征做了详细的统计学分析,在此基础上使用聚类分析的理论方法,针对基站业务量的变化特点与地理位置信息,得到了一种基于业务量与地理位置的基站聚合方法。其次,本文针对语音业务量和数据业务量的数学特征分别提出了一种更为精准的预测方法。针对语音业务量的特点,本文使用基于时间序列分析的数学模型,与目前使用的其他预测方法相比,预测精准度得到了进一步提升。本文使用基于时间序列分解的方法,对针对数据业务量的数据特点进行建模预测,取得了较好的成果。综上所述,本文从基站业务量分析研究和业务量预测两个方面入手,得到了一种较好的基站聚合方法以及业务量预测模型,可以为基站的节能管理、基站调度等方面的工作提供更好的支持,从而达到智能调节、减少人工干预成本的目的。