Deep Learning-Based Throughput Prediction in 5G Cellular Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ahstract-5G technology has ushered in a new era of cellular networks characterized by unprecedented speeds and connectivity. However, these networks' dynamic and complex nature presents significant challenges in network management and Quality of Service (QoS) assurance. In this context, accurate throughput prediction is essential for optimizing net-work resources, improving traffic management, and enhancing user experiences. This study presents novel deep learning approaches utilizing Long Short-Term Memory (LSTM), Bi-directional LSTM (BiLSTM), and Artificial Neural Networks (ANN) to predict the throughput. The methodology achieves exceptional performance, surpassing existing methods. The motive behind leveraging deep learning algorithms is their exceptional ability to capture temporal dependencies and patterns within time-series data, which is intrinsic to network traffic. By employing these models, we can forecast network throughput with high precision, facilitating proactive resource allocation and congestion avoidance. Our approach maintains high QoS and supports cost efficiency and adaptive network maintenance. The BiLSTM and LSTM model's adaptability and learning capabilities make it well-suited for the ever-evolving 5G landscape, where user demands and network conditions fluctuate rapidly. This study demonstrates the technical feasibility and benefits of using BiLSTM and LSTM for overall throughput prediction. It highlights the broader implications for the future of 5G network management and optimization.
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.
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 découle