論文の概要: 5G Traffic Prediction with Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03781v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 20:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 06:34:49.117899
• Title: 5G Traffic Prediction with Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析による5G交通予測
• Authors: Nikhil Nayak, Rujula Singh R
• Abstract要約: トラフィックを生成するアプリケーションの3つの主要な目的を分類しようと試みる。 予測・分類システムの設計は,Long Short Term Memory Modelを用いて行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In todays day and age, a mobile phone has become a basic requirement needed for anyone to thrive. With the cellular traffic demand increasing so dramatically, it is now necessary to accurately predict the user traffic in cellular networks, so as to improve the performance in terms of resource allocation and utilisation. By leveraging the power of machine learning and identifying its usefulness in the field of cellular networks we try to achieve three main objectives classification of the application generating the traffic, prediction of packet arrival intensity and burst occurrence. The design of the prediction and classification system is done using Long Short Term Memory model. The LSTM predictor developed in this experiment would return the number of uplink packets and also estimate the probability of burst occurrence in the specified future time interval. For the purpose of classification, the regression layer in our LSTM prediction model is replaced by a softmax classifier which is used to classify the application generating the cellular traffic into one of the four applications including surfing, video calling, voice calling, and video streaming.
• Abstract（参考訳）: 今日では、携帯電話は誰もが成長するために必要な基本的な要件になっている。 セルラートラフィックの需要が劇的に増加する中、セルラーネットワークのユーザトラフィックを正確に予測し、資源割り当てや利用の観点から性能を向上させる必要がある。 機械学習のパワーを活用し、セルラーネットワークの分野における有用性を識別することにより、トラフィックを生成するアプリケーションの分類、パケット到着強度の予測、バースト発生の3つの主な目的を達成する。 予測・分類システムの設計は,Long Short Term Memory Modelを用いて行う。 この実験で開発されたLSTM予測器は、アップリンクパケットの個数を返却し、指定された将来時間間隔におけるバースト発生確率を推定する。 LSTM予測モデルの回帰層をソフトマックス分類器に置き換え, セルトラフィックを生成するアプリケーションを, サーフィン, ビデオ通話, 音声通話, ビデオストリーミングを含む4つのアプリケーションのうちの1つに分類する。

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