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Machine learning-based throughput prediction using communication quality in mobile networks

机译:基于机器学习的吞吐量预测,在移动网络中使用通信质量

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摘要

Throughput prediction contributes a lot to bitrate control technique, to improve user experience of video streaming. Existing method did not take various scenarios of user movement pattern into consideration in mobile networks. To bridge this gap, we put forward a throughput prediction model in this paper. The model first identifies the user movement pattern, then predicts throughput using communication quality data in the specific scenario with machine learning for mobile networks. Field experiment results indicate the method can predict throughput effectively in various scenarios.
机译:吞吐量预测对比特率控制技术产生了很大的贡献,以改善视频流的用户体验。 在移动网络中考虑,现有方法没有采取各种用户移动模式的场景。 为了弥合这个差距,我们提出了本文的吞吐量预测模型。 该模型首先识别用户移动模式,然后使用具有用于移动网络的机器学习的特定场景中的通信质量数据来预测吞吐量。 现场实验结果表明该方法可以在各种场景中有效地预测吞吐量。

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