Real-time mobile broadband quality of service prediction using AI-driven customer-centric approach

Statistical methods employed in evaluating the quality of service (performance) of mobile broadband (MBB) networks face drawbacks relating to the accurate and reliable processing of the huge amounts of heterogenous real time traffic data generated from MBB networks. Since the traffic patterns experi...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Advances in Computing and Engineering Ročník 5; číslo 1; s. 1 - 19
Hlavní autoři:	Akinlabi, Ayokunle A., Dahunsi, Folasade M., Popoola, Jide J., Okegbemi, Lawrence B.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Academy Publishing Center 18.06.2025
Témata:	cellular network: mobile broadband crowdsourcing extreme gradient boosting machine learning quality of service random forest support vector machine
ISSN:	2735-5977, 2735-5985
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!