Алгоритми штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML) виявилися переломовими у сфері прогнозування трафіку для мереж п’ятого (5G) та шостого (6G) поколінь. Недавно дослідники з Університету РУДН провели дослідження для вивчення ефективності AI і ML у прогнозуванні профілів мобільних мереж. За допомогою цих передових технологій провайдери мереж можуть краще планувати та керувати трафіком, що призводить до покращення задоволення користувачів та ефективності мережі.
У своєму дослідженні дослідники зосередилися на двох популярних моделях аналізу часових рядів: моделі Хольта-Вінтера і сезонної інтегрованої авторегресії з ковзним середнім (SARIMA). Використовуючи набір даних від португальського мобільного оператора, дослідники агрегували годинну статистику трафіку для навчання та тестування моделей. Виявилося, що обидві моделі володіють винятковою ефективністю в прогнозуванні трафіку наступної години.
Модель SARIMA демонструє свою силу в передбаченні трафіку від користувача до базової станції з середньою помилкою всього 11,2%. Ця модель відрізняється високою точністю моніторингу тимчасових змін у трафіку мобільних мереж. З іншого боку, модель Хольта-Вінтера показала кращу ефективність у оцінюванні трафіку від базової станції до користувача з помилкою до 4%. Цю точність досягає модель завдяки її можливості оброблювати складні сезонність та тенденційні компоненти.
Для вимірювання ефективності моделей дослідники використовували різні критерії, такі як середнеквадратична помилка (MSE), коренева середньоквадратична помилка (RMSE), середня абсолютна помилка (MAE), середня відсоткова абсолютна помилка (MAPE) і середня логарифмічна масштабована помилка (MSLE). Хоча моделі показали вражаючі результати, дослідники наголосили на потенціалі для подальшого вдосконалення шляхом налаштування конкретних гіперпараметрів.
Дослідники підкреслили необхідність поєднання статистичних моделей з техніками AI і ML для підвищення точності передбачень трафіку та своєчасного виявлення аномалій. Подальше вдосконалення та покращення задоволення користувачів в цій швидкозмінній галузі будуть мати значний вплив на ефективність мереж 5G та 6G.
З введенням передових технологій і незламної прагнення до точності в прогнозуванні трафіку мережі, алгоритми AI і ML вносять нові можливості у світ телекомунікацій. Постачальники стараються максимізувати ефективність мережі, а ці безцінні відомості, отримані з цього дослідження, будуть сприяти прогресу в цій швидкозмінній галузі.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br