Spatio-Temporal Recurrent Neural Networks Modeling for Number of Users Prediction on Wireless Traffic Networks

Saikhu, Ahmad; Setyadi, Agung Teguh; Purwananto, Yudhi; Wijaya, Arya Yudhi

doi:10.1109/icicos51170.2020.9299085

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“…Em [Saikhu et al 2020] foi proposta uma soluc ¸ão para o problema de séries temporais multivariadas (MTS) também para prever o tráfego de rede sem fio. Em primeiro lugar, foi construída uma abordagem de correlac ¸ão espac ¸o-temporal por meio do método Detrended Partial Cross Correlation Analysis (DPCCA) para extrac ¸ão de características, e após isso, aplicado um modelo RNN para prever o tráfego de redes sem fio.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Alocação de Recursos em Redes Sem Fio de Grande Porte por meio de Meta-Heurísticas e Predição da Carga de Usuários

Frank

Carnevale

Galletta

et al. 2022

Anais Do VI Workshop De Computação Urbana (CoUrb 2022)

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Com o aumento significativo de usuários móveis, a busca pelo gerenciamento de recursos tornou-se essencial. Essa gerência deve visar atender à cobertura do sinal, mas, principalmente, manter o Acordo de Nível de Serviço desejado, independentemente do número de usuários conectados. Assim, propomos a utilização de quatro modelos de predição aplicado ao número de usuários conectados em uma rede sem fio. A partir dessas previsões, os recursos de rede podem ser alocados adequadamente. Investigamos o uso de Otimização de Enxame de Partículas e Algoritmo Genético para hiperparametrizar um Perceptron Multicamadas e uma Árvore de Decisão. Avaliamos nossa proposta utilizando dados reais de rede sem fio com mais de 20 mil usuários. Como resultado, obtivemos uma precisão média de 94,80%, melhorando consideravelmente a utilização de recursos da rede e atendendo um nível de acordo de serviço de 95%.

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