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
- Tez No: 463883
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Trafik, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Traffic, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Traffic analysis and modeling in PMR systems
PMR sistemlerinde trafik analizi ve modellenmesi
BAŞAK CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN KÖYMEN
- Hibrit bağlaşmalı şebekeler için performans modelleri
Başlık çevirisi yok
HAKKI ASIM TERCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. GÜNSEL DURUSOY
- Adaptif filtreler kullanarak konuşma işaretlerinde gürültünün azaltılması
Noise reduction in speech signals using adaptive filters
MERVE ŞEYMA ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT HEKİM
- 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
2015
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENCER ECER
- 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
2024
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL SELÇUK ÖĞÜT