論文の概要: Cellular Traffic Prediction Using Online Prediction Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05239v1
• Date: Wed, 8 May 2024 17:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 13:45:01.177068
• Title: Cellular Traffic Prediction Using Online Prediction Algorithms
• Title（参考訳）: オンライン予測アルゴリズムを用いたセルトラフィック予測
• Authors: Hossein Mehri, Hao Chen, Hani Mehrpouyan,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムシナリオにおけるセルラーネットワークトラフィック予測におけるライブ予測アルゴリズムの有効性について検討する。 機械学習モデルに2つのライブ予測アルゴリズムを適用し,その1つは最近提案されたFast LiveStream Prediction (FLSP)アルゴリズムである。 本研究は,従来のオンライン予測アルゴリズムと比較して,FLSPアルゴリズムが非同期データレポートに必要な帯域幅を半減できることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.416701003120508
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of 5G technology promises a paradigm shift in the realm of telecommunications, offering unprecedented speeds and connectivity. However, the efficient management of traffic in 5G networks remains a critical challenge. It is due to the dynamic and heterogeneous nature of network traffic, varying user behaviors, extended network size, and diverse applications, all of which demand highly accurate and adaptable prediction models to optimize network resource allocation and management. This paper investigates the efficacy of live prediction algorithms for forecasting cellular network traffic in real-time scenarios. We apply two live prediction algorithms on machine learning models, one of which is recently proposed Fast LiveStream Prediction (FLSP) algorithm. We examine the performance of these algorithms under two distinct data gathering methodologies: synchronous, where all network cells report statistics simultaneously, and asynchronous, where reporting occurs across consecutive time slots. Our study delves into the impact of these gathering scenarios on the predictive performance of traffic models. Our study reveals that the FLSP algorithm can halve the required bandwidth for asynchronous data reporting compared to conventional online prediction algorithms, while simultaneously enhancing prediction accuracy and reducing processing load. Additionally, we conduct a thorough analysis of algorithmic complexity and memory requirements across various machine learning models. Through empirical evaluation, we provide insights into the trade-offs inherent in different prediction strategies, offering valuable guidance for network optimization and resource allocation in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 5G技術の出現は、通信分野におけるパラダイムシフトを約束し、前例のないスピードと接続性を提供する。 しかし、5Gネットワークにおけるトラフィックの効率的な管理は依然として重要な課題である。 これは、ネットワークトラフィックの動的で異質な性質、多様なユーザ行動、拡張されたネットワークサイズ、および多様なアプリケーションにより、ネットワークリソースの割り当てと管理を最適化するために、高度に正確で適応可能な予測モデルを必要とするためである。 本稿では,リアルタイムシナリオにおけるセルラーネットワークトラフィック予測におけるライブ予測アルゴリズムの有効性について検討する。 機械学習モデルに2つのライブ予測アルゴリズムを適用し,その1つは最近提案されたFast LiveStream Prediction (FLSP)アルゴリズムである。 我々は,これらのアルゴリズムの性能を2つの異なるデータ収集手法で検証する:同期,全てのネットワークセルが同時に統計を報告する,非同期,連続するタイムスロット間で報告する。 本研究は,これらの収集シナリオが交通モデルの予測性能に与える影響について考察する。 本研究により,FLSPアルゴリズムは従来のオンライン予測アルゴリズムと比較して,非同期データレポートに必要な帯域幅を半減し,同時に予測精度を向上し,処理負荷を削減することができることがわかった。 さらに,アルゴリズムの複雑さとメモリ要件を,機械学習モデル全体にわたって徹底的に分析する。 実験的な評価を通じて、異なる予測戦略に固有のトレードオフに関する洞察を提供し、動的環境におけるネットワーク最適化と資源配分のための貴重なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Physics-guided Active Sample Reweighting for Urban Flow Prediction [75.24539704456791]
  都市フロー予測は、バス、タクシー、ライド駆動モデルといった交通サービスのスループットを見積もる、微妙な時間的モデリングである。 最近の予測解は、物理学誘導機械学習(PGML)の概念による改善をもたらす。 我々は、PN(atized Physics-guided Network)を開発し、P-GASR(Physical-guided Active Sample Reweighting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T15:44:23Z)
• RACH Traffic Prediction in Massive Machine Type Communications [5.416701003120508]
  本稿では,ALOHAネットワークにおけるバーストトラフィック予測に適した機械学習ベースのフレームワークを提案する。 我々は,mMTCネットワークから頻繁に収集されたデータを活用することでLSTMネットワークの状態を更新する,新しい低複雑さオンライン予測アルゴリズムを開発した。 本研究では,単一基地局と数千のデバイスを異なるトラフィック発生特性を持つグループに編成したネットワーク上でのフレームワークの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T17:28:07Z)
• Heterogeneous Graph Neural Networks for End-to-End Traffic Assignment and Traffic Flow Learning [5.205252810216621]
  我々は、異種グラフニューラルネットワークのパワーを活用し、エンドツーエンドのトラフィック割り当てとトラフィックフロー学習のための新しいデータ駆動アプローチを提案する。 本モデルでは,アダプティブグラフアテンション機構と,原点-終点ノードペアを接続する補助的な"仮想"リンクを統合する。 提案するヘテロジニアスグラフニューラルネットワークモデルは,収束率や予測精度の観点から,従来のニューラルネットワークモデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T23:04:09Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning [60.94661435297309]
  モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T17:06:34Z)
• Research on Self-adaptive Online Vehicle Velocity Prediction Strategy Considering Traffic Information Fusion [33.78486808705356]
  一般回帰ニューラルネットワーク(GRNN)のアルゴリズムは、交通シナリオにおいて、エゴ車両、前面車両、信号機のデータセットと組み合わせられた。 都市や高速道路のシナリオでは、従来のGRNN VVP戦略と比較して予測精度が27.8%、54.5%向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T08:42:54Z)
• On the Convergence of Distributed Stochastic Bilevel Optimization Algorithms over a Network [55.56019538079826]
  バイレベル最適化は、幅広い機械学習モデルに適用されている。 既存のアルゴリズムの多くは、分散データを扱うことができないように、シングルマシンの設定を制限している。 そこで我々は,勾配追跡通信機構と2つの異なる勾配に基づく分散二段階最適化アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-30T05:29:52Z)
• Scalable computation of prediction intervals for neural networks via matrix sketching [79.44177623781043]
  既存の不確実性推定アルゴリズムでは、モデルアーキテクチャとトレーニング手順を変更する必要がある。 本研究では、与えられたトレーニングされたニューラルネットワークに適用し、近似予測間隔を生成できる新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T13:18:31Z)
• Reinforcement Learning for Datacenter Congestion Control [50.225885814524304]
  渋滞制御アルゴリズムの成功は、レイテンシとネットワーク全体のスループットを劇的に改善する。 今日まで、このような学習ベースのアルゴリズムはこの領域で実用的な可能性を示さなかった。 実世界のデータセンターネットワークの様々な構成に一般化することを目的としたRLに基づくアルゴリズムを考案する。 本稿では,この手法が他のRL手法よりも優れており,トレーニング中に見られなかったシナリオに一般化可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T13:49:28Z)
• Dynamic Graph Neural Network for Traffic Forecasting in Wide Area Networks [1.0934800950965335]
  我々は,マルチステップネットワークトラフィック予測のための非自動グラフベースニューラルネットワークを開発した。 我々は,米国エネルギー省の専用科学ネットワークESnetの実際のトラフィックに対するアプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-28T17:47:11Z)
• Communication-Efficient Distributed Stochastic AUC Maximization with Deep Neural Networks [50.42141893913188]
  本稿では,ニューラルネットワークを用いた大規模AUCのための分散変数について検討する。 我々のモデルは通信ラウンドをはるかに少なくし、理論上はまだ多くの通信ラウンドを必要としています。 いくつかのデータセットに対する実験は、我々の理論の有効性を示し、我々の理論を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T18:08:23Z)
• Deep Echo State Networks for Short-Term Traffic Forecasting: Performance Comparison and Statistical Assessment [8.586891288891263]
  短期的な交通予測では、関心のある交通パラメータの将来の値を正確に予測することが目的である。 Deep Echo State Networksは、考慮されている他のモデリングモデルよりも正確なトラフィック予測を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T11:07:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。