Traffic forecasting in 4G mobile networks using machine learning techniques
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Résumé
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