Geri Dön

Voice and data traffic modeling and prediction for a third generation mobile network using machine learning methods

Makine öğrenme yöntemleri kullanılarak üçüncü nesil mobil şebekelerdeki ses ve data trafikleri için ileri yönlü trafik tahmin modellerinin geliştirilmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 463883
  2. Yazar: YASİN YUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Trafik, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Traffic, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 141

Özet

Tezin amacı, üçüncü nesil mobil şebekelerin devre anahtarlamalı ses ve paket anahtarlamalı veri trafikleri için ileri yönlü tahminin yapılmasını sağlayan daha akıllı modeller geliştirmektir. Trafik tahmin modelleri ilk olarak makine öğrenimi ile oluşturulmuş ve içerik olarak dört farklı yöntem kullanılmıştır. Bu yöntemler sırası ile Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine - SVM), Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron - MLP), Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağı (Radial Basis Function Neural Network – RBF) ve Rasgele Orman'dır (Random Forest). İlave olarak istatistiki bir yöntem olan Holt-Winters methodu kullanılarak trafik tahmin modeli geliştirilmiştir. Trafik tahmin modelleri üretilirken UMTS şebekesine ait olan dört farklı tipteki gerçek trafik bilgileri kullanılmıştır. Modellerin performansı Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) değeri hesaplanarak değerlendirilmiştir. Sonuçlar, genel olarak SVM tabanlı ve Holt-Winters tabanlı modellerin diğer yöntemlerden daha iyi performans elde ettiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The purpose of the thesis is to derive models for traffic characteristics of a 3G network which is commercially deployed in Turkey and predict voice and data traffic by using various machine learning methods. The machine learning methods which were employed are Support Vector Machines (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest (RF) and Radial Basis Function Neural Network (RBF). Additionally, the Holt-Winters method has been applied to develop prediction models as a statistical method. Four different type of UMTS network traffic data have been utilized in order to build traffic prediction models. The performance of the forecasting models for the data sets has been assessed using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Finally, the performance of statistical and machine learning regression methods have been compared and the results show that SVM and Holt-Winters based models usually perform better than the ones obtained by the other methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    139320

    Traffic analysis and modeling in PMR systems

    PMR sistemlerinde trafik analizi ve modellenmesi

    BAŞAK CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRETTİN KÖYMEN

  2. Tez No

    55653

    Hibrit bağlaşmalı şebekeler için performans modelleri

    Başlık çevirisi yok

    HAKKI ASIM TERCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY

  3. Tez No

    866057

    Adaptif filtreler kullanarak konuşma işaretlerinde gürültünün azaltılması

    Noise reduction in speech signals using adaptive filters

    MERVE ŞEYMA ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT HEKİM

  4. Tez No

    393629

    Sequential auctions with budget constrained bidders: Turkish 4G spectrum auction

    Bütçe kısıtı altında sıralı ihaleler: Türkiye 4N spektrum ihalesi

    ÖMER CEM AYAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENCER ECER

  5. Tez No

    904623

    İstanbul'da iki yaka arasındaki yük taşımacılığında deniz ulaşımının payının ayrık seçim modeliyle incelenmesi

    Analysis of the share of maritime transport in freight transportation between the two shores of İstanbul using discrete choice models

    MEHMET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Trafikİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT

Geri Dön