随着互联网技术的发展和智能手机的普及,各种手机应用极大地丰富了人们的生活。同时,人们对于移动网络流量的需求也呈现出爆发式的增长。为了满足人们日益增长的通信需求,移动运营商采用超密集网络,大规模MIMO等技术来提高系统容量,为用户提供更好的移动通信服务。然而,增加基站和天线等硬件设备提升网络容量的同时,也大幅增加了移动网络的整体能耗。所以,如何能够在满足用户需求的情况下,降低网络的能耗,成为人们关注的重点。针对大规模MIMO系统,本文提出一种基于用户行为预测的基站天线动态开关方法。该方法基于主成分分析算法、聚类算法对用户聚类,基于小波变换和LSTM网络预测用户的流量消耗并估算用户需要的Qo S。基于用户Qo S预测结果动态调整基站的天线数目,使基站天线开启的数量能够为用户提供足够的Qo S,达到在满足用户需求的情况下降低网络能耗的目的。仿真结果表明,基于用户流量预测调整基站天线数目的方法相比基于用户数量的方法,在相同的用户满意率情况下,可以明显降低系统能耗。针对超密集网络,本文提出一种基于用户行为预测的小基站唤醒策略。该方法基于LSTM网络对用户的APP使用行为建模,预测下一时段内用户将使用的APP类型并估算用户需要的Qo S。宏基站根据用户的Qo S预测结果判断是否需要唤醒小基站,当用户Qo S需求较低,宏基站能够满足用户需求时,不需要唤醒小基站,当宏基站不能满足用户需求时才需要唤醒小基站。仿真结果表明,基于用户APP使用行为预测的小基站唤醒策略相比于基于用户数量的方法,在相同的用户满意率情况下,可以明显节约系统能耗。