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El desarrollo de la tecnología celular ha llevado a un crecimiento explosivo en el tráfico de redes celulares. Los modelos precisos de series temporales para predecir el tráfico móvil celular se han vuelto muy importantes para mejorar la calidad de servicio (QoS) en una red. La modelización y predicción de la carga de red celular desempeñan un papel importante en lograr la mejor asignación de recursos favorable mediante una provisión conveniente de ancho de banda y preservar simultáneamente la máxima utilización de la red. La novedad de la investigación propuesta es desarrollar un modelo que pueda predecir de manera inteligente el tráfico de carga en una red celular. En este artículo, se propone un modelo que combina suavizado exponencial simple con memoria a corto plazo (SES-LSTM) para predecir el tráfico celular. Se utilizó un modelo de normalización min-max para escalar la carga de red. El método de suavizado exponencial simple se aplicó para ajustar los volúmenes de tráfico de red, debido a que el tráfico de red es muy complejo y tiene diferentes formas. La salida de un modelo de suavizado exponencial simple fue procesada utilizando un modelo LSTM para predecir la carga de red. El sistema inteligente fue evaluado utilizando tráfico real de red celular que se había recopilado en un conjunto de datos de Kaggle. Los resultados del experimento revelaron que el método propuesto tenía una precisión superior, logrando valores de métricas de cuadrado de -88.21%, 92.20%, y 89.81% para tres intervalos de tiempo de un mes, respectivamente. Se observó que los valores de predicción eran muy cercanos a las observaciones. Se presenta una comparación de los resultados de predicción entre el modelo LSTM existente y nuestro sistema propuesto. El sistema propuesto logró un rendimiento superior para predecir el tráfico de red celular.
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