A novel energy-saving method for campus wired and dense WiFi network applying machine learning and idle cycling techniques
Notice bibliographique
Résumé
University campus networks need wired (ethernet) and dense wireless fidelity networks that have devices like access points, switches, and routers that are always turned on. Consequently, they generate two important problems: the energy bill and the influence of carbon dioxide into the atmosphere. Energy savings are the solution to those problems. There are several proposals to augment the energy savings separately in ethernet and wireless fidelity, but there is no integrated method to simultaneously reduce them in both parts of the networks. Our novel method combines idle cycling and machine learning techniques to efficiently obtain energy savings in both parts of the network simultaneously. We categorize network devices into two groups: (a) those that are always turned on and (b) those that can be dynamically turned on or off based on network performance. We formulated two algorithms that decide when to turn on and off access points. We use Ward's machine learning hierarchical clustering technique to optimize the energy savings of our model in the network of the Unidades Tecnológicas de Santander (Bucaramanga, Colombia). We showed that energy savings of 21.5 kWh per day are possible. The success of the model in this context highlights its potential to achieve substantial energy savings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».