論文の概要: On the road to more accurate mobile cellular traffic predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15234v1
• Date: Wed, 24 May 2023 15:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:02:05.888185
• Title: On the road to more accurate mobile cellular traffic predictions
• Title（参考訳）: より正確なモバイルセルトラフィック予測への道のりについて
• Authors: Natalia Vassileva Vesselinova
• Abstract要約: 我々は、セル上の短期的な将来の負荷を予測するために、ハイウェイフローと平均速度変数とセルネットワークトラフィックメトリクスを併用する。 これは、主に都市のシナリオを研究する先行技術とは対照的である。 学習構造は、セルまたはエッジレベルで使用することができ、フェデレーション付き学習と集中型学習の両方に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The main contribution reported in the paper is a novel paradigm through which mobile cellular traffic forecasting is made substantially more accurate. Specifically, by incorporating freely available road metrics we characterise the data generation process and spatial dependencies. Therefore, this provides a means for improving the forecasting estimates. We employ highway flow and average speed variables together with a cellular network traffic metric in a light learning structure to predict the short-term future load on a cell covering a segment of a highway. This is in sharp contrast to prior art that mainly studies urban scenarios (with pedestrian and limited vehicular speeds) and develops machine learning approaches that use exclusively network metrics and meta information to make mid-term and long-term predictions. The learning structure can be used at a cell or edge level, and can find application in both federated and centralised learning.
• Abstract（参考訳）: 論文で報告されている主な貢献は、モバイルセルトラフィック予測をはるかに正確にするための新しいパラダイムである。 具体的には、自由に利用可能な道路メトリクスを組み込むことで、データ生成プロセスと空間依存を特徴付ける。 したがって、これは予測見積もりを改善する手段となる。 道路のセグメントを覆うセルの短期的将来負荷を予測するために,光学習構造において,道路流量と平均速度変数をセルネットワーク交通量と併用する。 これは、主に都市シナリオ(歩行者の速度と制限された車両速度)を研究し、ネットワークメトリクスとメタ情報のみを使用して中長期予測を行う機械学習アプローチを開発する先行技術とは対照的である。 学習構造は、セルまたはエッジレベルで使用することができ、連合学習と集中学習の両方に応用することができる。

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