Trådlöst nätnät är vanligt förekommande för att tillhandahålla decentraliserad åtkomst för användare och andra intelligenta enheter. Samtidigt kan det användas som infrastruktur för de senaste milen anslutning för olika nättillämpningar, till exempel Internet of Things (IoT) och mobila nät. För en trådlös mesh stamnät, har det fått stor uppmärksamhet på grund av sin stora kapacitet och låga kostnader. Nätverk trafik förutsägelse är viktigt för nätverksplanering och routing konfigurationer som genomförs för att förbättra kvaliteten på tjänsten för användare. I detta dokument föreslås en metod för att förutsäga trafik i nätverk som bygger på en djupgående inlärningsarkitektur och den spatiotemporala kompressiva sensingmetoden. Den föreslagna metoden antar först diskret wavelet transform för att extrahera low-pass komponenten i nätverkstrafiken som beskriver långdistansberoendet av sig själv. Sedan byggs en förutsägelsemodell genom att lära sig en djup arkitektur baserad på det djupa trosnätverket från den extraherade low-pass komponenten. I annat fall, när det gäller den återstående högpasskomponenten som uttrycker de kraftiga och oregelbundna fluktuationerna i nätverkstrafiken, används Spatiotemporal Compressive Sensing-metoden för att förutsäga den. Baserat på prediktorer för två komponenter, kan vi få en prediktor för nätverkstrafik. Från simuleringen överträffar den föreslagna förutsägelsemetoden tre befintliga metoder.
För att förbättra kvaliteten på tjänsten (QoS) för användare i trådlösa nät av nätnät föreslog REF en modell för trafikprognoser för nätverk genom att integrera neurala nätverk med djup tro och spatiotemporell kompressiv avkänningsmetod.
Network Traffic Prediction Based on Deep Belief Network and Spatiotemporal Compressive Sensing in Wireless Mesh Backbone Networks
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}