Prognoser med hög noggrannhet den volym av datatrafik som mobila användare kommer att konsumera blir allt viktigare för precision trafikteknik, efterfråge-aware nätverk resursallokering, samt kollektivtrafik. Mätningar insamling i tät urbana utbyggnader är dock komplex och dyr, och den efterbehandling som krävs för att göra förutsägelser är mycket icke-trivial, med tanke på den intrikata spatio-temporala variabiliteten i mobil trafik på grund av användarens rörlighet. För att övervinna dessa utmaningar utnyttjar vi i detta dokument den exceptionella funktionen utvinning förmåga djup inlärning och föreslå en Spatio-Temporal neural Network (STN) arkitektur avsiktligt utformad för exakt nätverk-omfattande mobil trafik prognoser. Vi presenterar en mekanism som finjusterar STN och möjliggör dess funktion med endast begränsade sanningsobservationer på marken. Vi introducerar sedan en dubbel STN teknik (D-STN), som unikt kombinerar STN förutsägelser med historisk statistik, vilket gör trogna långsiktiga mobila trafikprognoser. Experiment vi genomför med verkliga mobila trafikdatamängder, samlade över 60 dagar i både stads- och landsbygdsområden, visar att de föreslagna (D-)STN-systemen utför upp till 10 timmars långa förutsägelser med anmärkningsvärd noggrannhet, oberoende av tidpunkten på dagen när de utlöses. Våra lösningar ger upp till 61 % mindre förutsägelsefel jämfört med allmänt använda prognosmetoder, samtidigt som de fungerar med upp till 600 gånger kortare mätintervall.
Zhang och Patras REF föreslog ett system baserat på en djup spatio-temporala neurala nätverk för att förutsäga den kommande datatrafiken genom cellulära nätverk.
Long-Term Mobile Traffic Forecasting Using Deep Spatio-Temporal Neural Networks
{'venue': "Mobihoc '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}