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Mobility Prediction for Dynamic Location Area in Cellular Network Using Super Vector Regression

机译:超级矢量回归蜂窝网络动态定位区域的移动预测

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摘要

Mobility Prediction of Mobile Users in a cellular network is one of the burning issues. Once the Mobile Users location is properly predicted using mobility prediction methods in the cellular network then service-related problems can be resolved. Super Vector Regression (SVR) method is one of the methods using which mobility prediction of mobile users is possible. SVR method predicts the mobility of mobile device in cellular network better than other mobility prediction methods. SVR gives a better result for reducing location management cost by creating dynamic location area for Mobile Users. This dynamic location area is increasing prediction accuracy of Mobile Users using SVR method.
机译:移动用户在蜂窝网络中的移动用户的移动预测是燃烧问题之一。 一旦使用蜂窝网络中的移动性预测方法正确地预测了移动用户位置,那么可以解决与服务相关的问题。 超级向量回归(SVR)方法是使用移动用户的移动性预测的方法之一。 SVR方法比其他移动预测方法更好地预测移动设备在蜂窝网络中的移动性。 SVR通过为移动用户创建动态位置区域来减少位置管理成本更好的结果。 这种动态位置区域正在使用SVR方法越来越多地提高移动用户的预测精度。

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