Communication networks traffic prediction using machine learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 841609
- Danışmanlar: DR. IOSİF MPORAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: University of Hertfordshire
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
When machine learning is used effectively and accurately for traffic modelling and forecasting, it will be inevitable for future large data-driven intelligent cellular networks as it can assist in providing control and management of the autonomous network. Moreover, the demand for better radio sources has increased, especially with the increase in cellular data traffic. The Radio Access Network (RAN), which is an element of the communication network and is also effective in resource management, uses Machine Learning, a remarkable olution to develop forecast resource allocation techniques. In addition, the Telecom Italia Big Data Challenge dataset which is publicly open will be utilized in order to apply this project. It includes real-life traffic data of the network in the city of Milan. The dataset involves several types of information named as such as the call detail records (CDRs). SMS in/out, call in/out, and internet traffic activity can be given as examples for CDRs. This Project purposes to examine thoroughly the structure of communication networks and to introduce a data-driven architecture for the practical applications of machine learning techniques to predict internet traffic activity of a network. Regression algorithms in supervised learning have been used based on past research to predict the internet traffic. Two of these algorithms are Linear Regression (LR) and Decision Tree (DT), which are easy to use, and the other two are Support Machine Vector and Feedforward Neural Network to cope with nonlinearity that may result from the temporal and spatial data set. RMSE and MAE are used to evaluate performances of algorithms.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Haberleşme ağlarında uç makine öğrenmesinin avantajları ve robotik el ağında tutma tahmini uygulaması
Advantages of edge machine learning in communication networks and grasp prediction application in robotic hand network
EMRE BACANLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACI İLHAN
- Learning and inference for wireless communications applications using in-memory analog computing
Bellek içi analog hesaplama kullanarak kablosuz iletişim uygulamaları için öğrenme ve çıkarım
MUHAMMAD ATIF ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. TOLGA METE DUMAN
- Mobil kablosuz ağların optimizasyonunda yapay zeka yöntemlerinin kullanılarak operasyonel verimliliğin artırılması
Increasing operational efficiency on mobil wireless network optimization by using artificial intelligence methods
YAKUP TARIK KRANDA
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜYA ŞAMLI
- Nesnelerin interneti platformları için makine öğrenmesi tabanlı bir tahmin modülü
A machine learning based prediction module for internet of things platforms
HALİL GÜLAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Unveiling the wireless network limitations in federated learning
Kablosuz internet ağlarındaki kısıtların federe öğrenmeye olan etkilerinin ortaya çıkarılması
MÜMTAZ CEM ERİŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
DOÇ. DR. BURAK KANTARCI