Traffic forecasting in 4G mobile networks using machine learning techniques

Abstract

Abstract The rapid growth in mobile data usage has made it more important than ever to manage network resources efficiently. This work focuses on predicting traffic in fourth generation mobile networks using artificial intelligence, specifically a type of neural network called a Multilayer Perceptron . The goal is to forecast downlink traffic over future time intervals.Accurate traffic prediction enables better resource allocation, supports Self-Organizing Network strategies, and improves overall Quality of Service. Keywords: Mobile networks, Traffic forecasting, Multilayer Perceptron, Artificial intelligence

Résumé La croissance rapide de l'utilisation des données mobiles rend plus essentielle que jamais une gestion efficace des ressources réseau. Ce travil se concentre sur la prévision du trafic dans les réseaux mobiles de quatrième génération à l'aide de l'intelligence artificielle, en particulier un type de réseau de neurones appelé Perceptron Multicouche. L'objectif est de prédire le trafic en downlink sur des intervalles de temps futurs. Une prédiction précise du trafic permet une meilleure allocation des ressources, soutient les stratégies de Réseaux Auto-Organisés et améliore la qualité de service générale. Mots-clés : Réseaux mobiles, Prévision du trafic, Perceptron multicouche, Intelligence artificielle