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Multivariate Multiple Regression Models for a Big Data-Empowered SON Framework in Mobile Wireless NetworksModelos de regresión múltiple multivariante para un marco SON potenciado por Big Data en redes inalámbricas móviles

Resumen

En la era del 5G, el costo operativo de las redes inalámbricas móviles aumentará significativamente. Además, se necesitará una capacidad de red masiva y cero latencia porque todo estará conectado a las redes móviles. Por lo tanto, se necesitan redes autoorganizadas (SON), que agilizan la operación automática de las redes inalámbricas móviles, pero tienen desafíos para satisfacer los requisitos del 5G. Por lo tanto, los investigadores han propuesto un marco para potenciar SON utilizando big data. El marco reciente de un SON potenciado por big data analiza la relación entre los indicadores clave de rendimiento (KPI) y los parámetros de red relacionados (NPs) utilizando herramientas de aprendizaje automático, y desarrolla modelos de regresión utilizando un proceso gaussiano con esos parámetros. El problema, sin embargo, es que los métodos para encontrar los NPs relacionados con los KPI difieren individualmente. Además, el modelo de regresión de proceso gaussiano no puede determinar la relación entre un KPI

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