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网络中的资源分配。该方法使用Pinball Loss函数以及DeepAR和Temporal Fusion Transformers等模型，以更好地适应欠配置与过配置之间的不对称成本。在真实5G流量数据上的评估表明，与最小化MAE和RMSE等对称误差的传统方法相比，该方法可以降低运营成本并保持准确的不确定性估计。 AI
影响 这项研究通过更好地平衡服务可靠性和容量，有望实现更高效、更具成本效益的5G网络资源管理。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍网络资源分配新预测框架的学术论文。
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- 5G
- arXiv
- Cristian Jesús Vaca Rubio
- DeepAR
- Pinball loss minimization for one-bit compressive sensing: Convex models and algorithms
- Mae
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