Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu mô hình học máy cho dự báo lưu lượng trong mạng di động

Nghiên cứu Mô Hình Học Máy Cho Dự Báo Lưu Lượng Trong Mạng Di Động

Tác giả: Nguyễn Xuân Quốc

Lĩnh vực: Hệ Thống Thông Tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình học máy, cụ thể là thuật toán LSTM (Long Short-Term Memory) kết hợp với phương pháp chuỗi thời gian, nhằm mục đích dự báo lưu lượng trong mạng di động. Đề tài xuất phát từ nhu cầu cấp thiết trong bối cảnh mạng lưới viễn thông Việt Nam đang ngày càng mở rộng và hiện đại hóa, đặc biệt là sự tăng trưởng mạnh mẽ của dịch vụ di động và ảnh hưởng của các yếu tố như dịch bệnh COVID-19 đến lưu lượng truy cập. Việc dự báo chính xác lưu lượng mạng là yếu tố then chốt giúp các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có kế hoạch đầu tư hạ tầng hiệu quả, đảm bảo chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng.

Luận văn trình bày tổng quan về mạng di động, các yếu tố ảnh hưởng đến lưu lượng, giới thiệu về học máy và các thuật toán liên quan, cũng như kỹ thuật phân tích và dự báo theo chuỗi thời gian. Nghiên cứu đề xuất xây dựng hệ thống phân tích, quản lý, giám sát mạng access LTE dựa trên mô hình LSTM để dự đoán sự tăng trưởng lưu lượng, từ đó đưa ra phương án hành động tối ưu cho việc đầu tư và phát triển mạng lưới.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ỨNG DỤNG HỌC MÁY PHÂN TÍCH LƯU LƯỢNG MẠNG DI ĐỘNG
• CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
• CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT, NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỌC SÂU CHO DỰ BÁO LƯU LƯỢNG TRONG MẠNG DI ĐỘNG
• CHƯƠNG 4. MÔ PHỎNG CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM