論文の概要: QBSD: Quartile-Based Seasonality Decomposition for Cost-Effective RAN KPI Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05989v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 11:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:29.753134
• Title: QBSD: Quartile-Based Seasonality Decomposition for Cost-Effective RAN KPI Forecasting
• Title（参考訳）: QBSD: 費用効果RAN KPI予測のための四成分系季節分解
• Authors: Ebenezer RHP Isaac, Bulbul Singh,
• Abstract要約: 我々は、精度と計算複雑性のトレードオフを最適化するために、QBSDというライブシングルステップ予測手法を紹介した。 QBSDは数千セル以上の実ネットワークRANデータセットで大きな成功を収めています。 その結果,提案手法は主要なアルゴリズムに比べて実行効率が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193066
• License:
• Abstract: Forecasting time series patterns, such as cell key performance indicators (KPIs) of radio access networks (RAN), plays a vital role in enhancing service quality and operational efficiency. State-of-the-art forecasting approaches prioritize accuracy at the expense of computational performance, rendering them less suitable for data-intensive applications encompassing systems with a multitude of time series variables. They also do not capture the effect of dynamic operating ranges that vary with time. To address this issue, we introduce QBSD, a live single-step forecasting approach tailored to optimize the trade-off between accuracy and computational complexity. The method has shown significant success with our real network RAN KPI datasets of over several thousand cells. In this article, we showcase the performance of QBSD in comparison to other forecasting approaches on a dataset we have made publicly available. The results demonstrate that the proposed method excels in runtime efficiency compared to the leading algorithms available while maintaining competitive forecast accuracy that rivals neural forecasting methods.
• Abstract（参考訳）: 無線アクセスネットワーク(RAN)のセルキー性能指標(KPI)などの時系列パターンの予測は,サービス品質と運用効率の向上に重要な役割を果たす。 最先端の予測手法は計算性能を犠牲にして精度を優先し、様々な時系列変数を持つシステムを含むデータ集約型アプリケーションには適さない。 また、時間によって異なる動的操作範囲の影響も捉えない。 この問題に対処するため,我々は,精度と計算複雑性のトレードオフを最適化するために,QBSDを導入している。 この手法は,数千セル以上の実ネットワークRAN KPIデータセットで大きな成功を収めた。 本稿では,これまでに公開してきたデータセットに対する他の予測手法と比較して,QBSDの性能について紹介する。 その結果,提案手法は,ニューラル予測手法と競合する競合予測精度を維持しつつ,利用可能な先行アルゴリズムと比較して,実行効率が優れていることを示した。

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