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J-GLOBAL ID：202202260839486681   整理番号：22A0979322

BPニューラルネットワークに基づく5G高負荷セルの予測法【JST・京大機械翻訳】

Prediction method of 5G high-load cellular based on BP neural network

著者 (8件)： Zhao Beibei (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Wu Tairan (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Fang Fang (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Wang Lin (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Ren Wenzhang (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Yang Xu (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Ruan Zhangjing (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China) ,  Kou Xuejin (Institute Company. Limited China Mobile R&D Center for Network Planning and Optimization,Dept. China Mobile Group Design,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICMRE  ページ： 148-151  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,バックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークアルゴリズムを使用して,5Gセルのネットワーク容量を評価し,それは,それの毎日のネットワークトラフィックに基づいた。次に,計画は,前もって限られた5G容量の問題を解決することができて,ネットワーク遅延を減らして,ネットワーク性能を保証して,利用者の認識を改善することができた。最初に,強い相関指標を決定するために,5G高負荷セルに含まれるKPI指標の相関を分析した。次に,BPニューラルネットワークを用いて,KPIサンプルデータを訓練し,シミュレーション結果を出力した。最後に,結果に従って,セルラネットワーク容量を,セルが高負荷のリスクがあるかどうかを決定する結果によって評価する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  シミュレーション ,  *逆伝搬法
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク ,  ネットワークトラフィック ,  ネットワーク遅延 ,  セルラーネットワーク ,  ネットワーク容量 ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  5G ,  高負荷 ,  セル ,  予測法