Outage Probability Performance Analysis and Prediction for Mobile IoV Networks Based on ICS-BP Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
In the field of transportation, the Internet of Vehicles (IoV) is an important component of the Internet of Things. The vehicle-to-vehicle communication is particularly challenging in mobile IoV networks because they are operated in complex and highly variable environments. The mobile IoV transmission interruption level can be evaluated by the outage probability (OP) performance. If the OP performance can be analyzed and predicted accurately, the Quality of Service (QoS) in the mobile IoV networks can be improved. However, the analysis and prediction of mobile IoV transmission channels is very challenging because they are highly dynamic. In this article, the analysis and prediction of the OP performance for mobile IoV networks are investigated. A hybrid decode-amplify-forward (HDAF) relaying scheme with transmit antenna selection (TAS) is considered. The exact OP expressions are derived in a closed form, and the analytical results are verified. To realize the real-time analysis of the OP performance, an intelligent OP prediction algorithm based on the improved cuckoo search (ICS) is presented. The proposed algorithm is compared with different methods and the results show that it has a better OP prediction performance. The prediction accuracy of ICS-BP can be increased by 51.8% compared with the existing algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».