Yazar
Narmanlıoğlu, Ö., Zeydan, E., Kandemir, Melih, Kranda, T.
Basım Tarihi
2017-01-01
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Bayes sinir ağları, Uzun vadeli evrim, Kendi kendini organize eden ağlar, Kısa vadeli tahmin
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2377-8652
Kayıt Numarası
1e9e5a32-d4ae-42e7-86ba-55e808e62681
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2017-01-01
Örnek Metin
İnternet destekli elektronik cihazlar ve zengin içerikli multimedya uygulamaları son yıllarda katlanarak yaygınlaştı. Sonuç olarak, Long Term Evolution (LTE) Advanced ile ortaya çıkan heterojen ağ yapıları, veri patlamasıyla başa çıkabilmek için giderek ivme kazanıyor. Öte yandan, yeni ağ ekipmanlarının konuşlandırılması hem sermaye hem de işletme harcamalarının artmasına neden oluyor. Bu dağıtımlar, ağın en fazla trafiği yaşadığı yoğun saat dönemleri dikkate alınarak yapılır. Ancak bu süreler 24 saatlik sürenin yalnızca birkaç saatini ifade etmektedir. Buna bağlı olarak aktif kullanıcı ekipmanı (UE) sayısının doğru tahmin edilmesi, verimli ağ operasyonları için önemlidir ve enerji tüketiminin azalmasına neden olur. Bu yazıda, ağ yönetimi biriminde yürütülen kısa vadeli tahmin için en uygun ileri beslemeli sinir ağını tasarlamak ve Kendi Kendini Düzenleyen bir Ağ işlevi olan Enerji Tasarrufuna proaktivite sağlamak için bir Bayes tekniğini araştırıyoruz. İlk olarak gerçek LTE ağından toplanan aktif UE numarasının tahmin sonuçlarını gösteriyoruz. Daha sonra, Bayes sinir ağının tahmin doğruluğunu, Bayes düzenlileştirme terimi olmayan deterministik ileri beslemeli bir sinir ağı olan düşük karmaşıklıktaki saf tahmin yöntemi, Holt-Winter'ın üstel düzeltme yöntemi ile karşılaştırarak değerlendiriyoruz.
DOI
10.1109/NOF.2017.8251223
Cilt
2018-January
