Using machine learning to find the hidden relationship between RTT and TCP throughput in WiFi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Is it possible to find hidden relationships among variables in WiFi network using machine learning (ML)? Can we use ML to find a variable that significantly affects the TCP throughput in WiFi? In this work, we employ a publicly available WiFi dataset to investigate these questions. We use ML techniques, including principal component analysis (PCA), linear regression (LR), and random forest (RF), to study the effect of link speed, received signal strength, round-trip time (RTT), and number of available access points on TCP throughput in WiFi. More specifically, we are interested in employing ML to find the variable that most accurately predicts and thereby most significantly affects the throughput. Simple correlation analysis indicates that a combination of multiple variables is more likely to act as a reasonable predictor of the throughput, whereas a single variable, such as RTT, alone is not likely to predict the throughput with reasonable accuracy. From PCA, the first principal component (PC1) is seen as highly correlated to RTT. During predictive analysis, it is observed that the LR model is unable to find any hidden relationship between throughput and other variables. However, the RF model discovers that RTT explains the variation in throughput more closely and as such it predicts the throughput more accurately compared to other variables. PC1 captures nearly all of the variation in throughput with the RF model and predicts throughput with very high accuracy, which indirectly confirms RTT as the variable that most significantly affects the TCP throughput in WiFi. Consequently, we discover a very close relationship between RTT and TCP throughput using appropriate ML techniques, and these results can be helpful in developing a better understanding of the relationship between latency and throughput for designing future low-latency networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».