論文の概要: Cluster-Specific Predictive Modeling: A Scalable Solution for Resource-Constrained Wi-Fi Controllers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21778v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 10:21:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.604476
• Title: Cluster-Specific Predictive Modeling: A Scalable Solution for Resource-Constrained Wi-Fi Controllers
• Title（参考訳）: クラスタ特異予測モデリング:資源制約Wi-Fiコントローラのスケーラブルソリューション
• Authors: Gianluca Fontanesi, Luca Barbieri, Lorenzo Galati Giordano, Alfonso Fernandez Duran, Thorsten Wild,
• Abstract要約: 本論文は、管理Wi-Fiネットワークにおける予測モデリング最適化の総合的解析について述べる。 この研究は、メモリと計算資源に制約された中央コントローラによって管理される大規模環境において予測アルゴリズムをデプロイする際の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.467034631947246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This manuscript presents a comprehensive analysis of predictive modeling optimization in managed Wi-Fi networks through the integration of clustering algorithms and model evaluation techniques. The study addresses the challenges of deploying forecasting algorithms in large-scale environments managed by a central controller constrained by memory and computational resources. Feature-based clustering, supported by Principal Component Analysis (PCA) and advanced feature engineering, is employed to group time series data based on shared characteristics, enabling the development of cluster-specific predictive models. Comparative evaluations between global models (GMs) and cluster-specific models demonstrate that cluster-specific models consistently achieve superior accuracy in terms of Mean Absolute Error (MAE) values in high-activity clusters. The trade-offs between model complexity (and accuracy) and resource utilization are analyzed, highlighting the scalability of tailored modeling approaches. The findings advocate for adaptive network management strategies that optimize resource allocation through selective model deployment, enhance predictive accuracy, and ensure scalable operations in large-scale, centrally managed Wi-Fi environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,クラスタリングアルゴリズムとモデル評価手法の統合により,管理Wi-Fiネットワークにおける予測モデル最適化の包括的な解析を行う。 この研究は、メモリと計算資源に制約された中央コントローラによって管理される大規模環境において予測アルゴリズムをデプロイする際の課題に対処する。 主成分分析(PCA)と高度な特徴工学(英語版)によってサポートされている特徴ベースのクラスタリングは、共有特性に基づく時系列データをグループ化し、クラスタ固有の予測モデルの開発を可能にする。 グローバルモデル (GM) とクラスタ固有モデルの比較評価により, クラスタ固有モデルは, 高活性クラスタにおける平均絶対誤差 (MAE) 値において, 常に優れた精度が得られることが示された。 モデル複雑性(と精度)とリソース利用のトレードオフを分析し、カスタマイズされたモデリングアプローチのスケーラビリティを強調します。 提案する適応型ネットワーク管理戦略は,選択的モデル配置による資源配分を最適化し,予測精度を高め,大規模で集中管理されたWi-Fi環境におけるスケーラブルな運用を確保する。

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