需要基于实际的WLAN实测数据进行分析，并利用这些数据来预测WLAN系统的吞吐量，从而进一步优化WLAN系统。以下是一般步骤和建议：
数据收集：
首先，收集并整理WLAN实测数据，包括网络拓扑、节点间RSSI、信道接入机制、干扰等因素等数据。
特征提取：
对收集到的数据进行特征提取，包括信道情况、带宽、流量、发送功率、RSSI、SINR、传输时间等架构信息，以及节点动态位置和干扰等临时信息。
模型训练：
利用机器学习方法如深度学习或传统机器学习算法，使用提取的特征数据进行模型训练，以预测WLAN系统的吞吐量。确保模型能够处理数据的快速变化和复杂性。
模型评估：
针对训练好的模型，进行评估和验证，检查模型预测的准确性和可靠性。可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。
优化方案：
基于吞吐量预测模型的结果，针对WLAN系统进行优化设计，以提高系统的性能和吞吐量。可能的优化方案包括调整信道分配、干扰管理、节点部署等。
实际验证：
在实际部署中，对优化后的WLAN系统进行实地验证，观察系统性能是否得到了提升，用户体验是否有所改善。
持续优化：
随着WLAN环境和需求的变化，持续监测和优化WLAN系统，不断改进吞吐量预测模型和优化方案，以适应不断变