随着现代信息网络技术的发展,各类智能终端不断出现,全球移动设备的数量大幅度增长,产生了大量的移动流量,基站采集了网络性能指标数据。不同时间段、不同位置的基站采集到的网络性能指标值各不相同,所以,采集到的网络性能指标有不同的时空多样性。同时随着人工智能技术的高速发展,机器学习应用多种领域。机器学习算法善于总结大数据的规律,利用其特性,为建立面向时空多样性的移动网络流量模型提供新的思路。基于以上背景,本论文介绍了传统的移动网络流量模型,设计并实现了一种基于机器学习算法的移动网络流量模型,并进行优化。在此基础上设计并实现了“面向时空多样性的移动网络流量分析系统”,目的是为企业提供相关数据服务。面向时空多样性的移动网络流量分析系统采用B/S架构,即客户端-服务器端架构。服务器包括应用服务器和资源服务器。资源服务器负责储存和清洗移动网络性能指标,并负责建立移动网络流量模型;应用服务器负责提供各类接口;客户端以web浏览器的形式展示数据,包括数据浏览、地图展示、用户管理等服务。本论文首先对课题的背景与意义进行简要介绍,然后分析了当前的研究现状,以此为基础提出研究目标及研究内容。然后介绍了开发该系统时使用的相关技术,主要包括数据库、数据可视化、Spring Boot框架、Spring Cloud分布式部署及相关的机器学习算法。然后论文介绍了传统的移动网络流量模型,设计并实现了一种基于机器学习算法的移动网络流量模型,并对其进行优化。接着通过分析移动网络性能指标和业务中的需求,设计系统整体结构和数据库,在此基础上描述了各功能的具体作用和实现。本论文最后通过展示系统的测试情况,保证系统的稳定性与可用性。