Online Traffic Prediction in Multi-RAT Heterogeneous Network: A User-Cybertwin Asynchronous Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a novel traffic prediction scheme for multiple radio access technology (multi-RAT) heterogeneous network. The scheme is named user-Cybertwin asynchronous learning (UCAL), which aims to extract meaningful patterns from noisy network traffic measurements and mitigate the impact of highly nonstationary measurements for ensuring the prediction accuracy. Specifically, we design a pattern extraction method that minimizes the Frobnius norm between the collected measurements and the expected k-rank approximation of the measurements in order to extract useful information. Then, by transforming the conventional long short term memory (LSTM) model into a nonlinear state space and incorporating Gaussian noise, we develop an online LSTM algorithm to adapt fast to changing environments. As a result, the parameter updating of the new online LSTM model can keep up with data changes while capturing complicated and nonlinear relationships among measurements. We consider both the surrounding environment conditions on the mobile user side and end-to-end link conditions on the Cybertwin side, and iteratively update the model parameters in both Cybertwin and MU. Simulation results demonstrate that the proposed UCAL scheme can achieve high traffic prediction accuracy in comparison to existing schemes. It can also significantly improve the efficiency in maintaining the prediction accuracy even when the dimension of traffic measurements increases.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».