Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Στατιστική μοντελοποίηση των “Hotspot” κεραιών κινητής τηλεφωνίας με χρήση μοντέλων γράφων

Zacharopoulos Konstantinos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Τα δίκτυα κινητής τηλεφωνίας έχουν υποστεί σημαντικές αλλαγές στην υποδομή τους τις τελευταίες δεκαετίες. Η τεχνολογική πρόοδος μαζί με τη μαζική αύξηση του πληθυσμού συνεχίζουν να ωθούν τις δυνατότητες του δικτύου κινητής τηλεφωνίας στα όριά τους. Καθώς οι απαιτήσεις χρήσης του δικτύου γίνονται μεγαλύτερες, τόσο αυξάνονται οι ανάγκες των ειδικών τεχνικών για ακριβείς και έγκαιρες πληροφορίες σχετικά με την κατάσταση του δικτύου κινητής τηλεφωνίας. Με αυτές τις πληροφορίες στη διάθεσή τους, έχουν τη δυνατότητα να προβλέψουν και να αποτρέψουν ανεπιθύμητες περιστάσεις, όπως αποτυχία δικτύου λόγω μη διαχειρίσιμης υπερφόρτωσης. Σε αυτή τη διπλωματική, προτείνω μια δομή νευρωνικού δικτύου που στοχεύει να κάνει γρήγορες και ακριβείς προβλέψεις τέτοιων ανεπιθύμητων συμβάντων. Χρησιμοποιώ γνωστές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, όπως το Graph Neural Network (GNN) και το Recurrent Neural Network (RNN), έναν συνδυασμό που επιτρέπει την παρακολούθηση και εκμάθηση τόσο χωρικών όσο και χρονικών μοτίβων που μπορεί να εμφανίζει το δίκτυο. Επιπλέον, εισάγεται ένας διαμερισμός του Γράφου, όπου ουσιαστικά χωρίζεται ο αρχικός Γράφος σε πολύ μικρότερους και διαχειρίσιμους υπο-γράφους με την ιδέα της περαιτέρω αύξησης των μετρικών απόδοσης των νευρωνικών δικτύων, ενώ παράλληλα μειώνει σημαντικά τη χρονική του πολυπλοκότητα. Επιπλέον, προτείνω την προσθήκη ενός Ιεραρχικού μοντέλου στην αρχική αρχιτεκτονική, μια προσθήκη που σχεδόν μεγιστοποιεί την ακρίβεια στις περισσότερες περιπτώσεις. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική επιτυγχάνει να αυξήσει την ακρίβεια των προβλέψεών της σε σύγκριση με άλλες γνωστές υλοποιήσεις. Επιπλέον, έχει σταθερή απόδοση σε διάφορα μεγέθη ιστορικών δεδομένων που παρέχονται στο δίκτυο και σε διαφορετικούς στοχευμένους ορίζοντες πρόβλεψης.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες