Abstract-Abnormal bärarsession release (dvs. sessionsdroppar) i mobilt telenät kan allvarligt påverka mobilanvändarnas upplevelsekvalitet. Den senaste mobila tekniken möjliggör hög granularitet realtidsrapportering av alla villkor för enskilda sessioner, vilket ger upphov till att använda data analytics metoder för att bearbeta och monetarisera denna data för nätverksoptimering. Ett sådant exempel för analys är Maskininlärning (ML) för att förutsäga sessionen sjunker långt före sessionens slut. I detta papper presenteras en ny ML metod som kan förutsäga session sjunker med högre noggrannhet än med traditionella modeller. Metoden tillämpas och testas på live LTE-data offline. Den höga noggrannhet prediktorn kan vara en del av en SON-funktion för att eliminera sessionen droppar eller mildra deras effekter.
Daroczy m.fl. REF använde ML för att förutsäga Radio Access Bearer (RAB) sessioner sjunker långt innan sessionen avslutas.
Machine Learning Based Session Drop Prediction in LTE Networks and Its SON Aspects
{'venue': '2015 IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC Spring)', 'journal': '2015 IEEE 81st Vehicular Technology Conference (VTC Spring)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}