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English(EN) Goal-oriented probabilistic forecasting for dynamic PRB allocation in 5G networks

5G网络获得面向目标的PRB分配预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的面向目标的概率预测框架，以优化5G网络中的物理资源块（PRB）分配。该方法利用了使用Pinball损失函数训练的DeepAR和Temporal Fusion Transformer模型，通过考虑供应不足与供应过度的不对称成本来最小化运营成本。在真实5G流量数据集上的评估表明，该方法降低了运营费用，同时确保了校准的不确定性估计，从而在服务可靠性和资源效率之间取得了更好的平衡。 AI

影响 通过先进的预测技术提高5G网络资源分配的效率和可靠性。

排序理由 arXiv上发表的研究论文，详细介绍了5G网络的新预测框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Oier Larumbe-Lizarraga, Roberto Pereira, Cristian J. Vaca-Rubio ·

    面向动态PRB分配的面向目标的概率预测在5G网络中

    arXiv:2609.17297v1 Announce Type: cross Abstract: Efficient physical resource block (PRB) allocation in 5G networks requires accurate demand forecasting. Conventional methods minimize symmetric error metrics (MAE, RMSE), ignoring the operational cost asymmetry where under-provisi…

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