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C—RAN架构无线网络由于采用的是云处理模式，从而具有了云处理模式。已有的业务预测方法应用到C—RAN网络中，会存在不能充分利用共享的信息资源从而影响预测效果的问题。针对这个问题，在证明C—RAN架构无线网络中由不同小区业务流量构成的向量随时间变化的过程是一个马尔科夫过程的基础上，提出利用历史数据构建预测矩阵，通过预测矩阵与当前业务流量数据进行预测，并且设计出预测矩阵的构建方法，以及当有新流量数据到来时对预测矩阵的修正方法，从而适应了对网络状态非平稳情况下的预测。仿真结果表明该方法在预测精度上比传统的外延