|
|
Location Aware Analytics in the Context of Mobile Network Performance Optimization
Urbanová, Lucie ; Miloš, Jiří (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
Předmětem této práce je polohově orientovaná analýza v kontextu optimalizace mobilních sítí. Popisuje nástroj pro odhadování základních parametrů sítě na místech s neznámými parametry sítě na základě databáze RTR NetTest. Je zde stručně představena oblast velkých dat, strojového učení a shrnutí o konceptu a funkcionalitě aplikace NetTest. Práce ukazuje a porovnává skupinu regresních metod na základě jejich komplexnosti a vhodnosti pro vytvoření map odhadovaných parametrů sítě. Po jejich důkladné 1D analýze je IDW a GPR analyzováno ve 2D a využito pro vytvoření skupiny map odhadu parametrů sítě. Je posouzena i jejich přesnost na základě referenčního měření aplikací NetTest.
|
|
|
Big data analytics in the context of mobile network performance optimization
Klus, Roman ; Miloš, Jiří (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
Tato práce se zabývá technologiemi velkých dat v kontextu měření parametrů sítě. Popisuje téma velkých dat a jejich využití, představuje základní parametry sítě, jejich měření a metody zhodnocení. Vyhodnocuje RTR NetTest aplikaci, testovací proceduru a měřené parametry. Byla vytvořena skupina nástrojů pro posouzení základních kvantitativních parametrů mobilní sítě na základě dat z databáze RTR. Rozbor denního efektu shrnuje časovou proměnlivost sítě. Chování v prostoru je posouzeno binováním a shlukovou analýzou, současně se srovnáním řízeného testování a crowdsourcingu.
|
|
|
Location Aware Analytics in the Context of Mobile Network Performance Optimization
Urbanová, Lucie ; Miloš, Jiří (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
Předmětem této práce je polohově orientovaná analýza v kontextu optimalizace mobilních sítí. Popisuje nástroj pro odhadování základních parametrů sítě na místech s neznámými parametry sítě na základě databáze RTR NetTest. Je zde stručně představena oblast velkých dat, strojového učení a shrnutí o konceptu a funkcionalitě aplikace NetTest. Práce ukazuje a porovnává skupinu regresních metod na základě jejich komplexnosti a vhodnosti pro vytvoření map odhadovaných parametrů sítě. Po jejich důkladné 1D analýze je IDW a GPR analyzováno ve 2D a využito pro vytvoření skupiny map odhadu parametrů sítě. Je posouzena i jejich přesnost na základě referenčního měření aplikací NetTest.
|
|
|
Big data analytics in the context of mobile network performance optimization
Klus, Roman ; Miloš, Jiří (referee) ; Slanina, Martin (advisor)
Tato práce se zabývá technologiemi velkých dat v kontextu měření parametrů sítě. Popisuje téma velkých dat a jejich využití, představuje základní parametry sítě, jejich měření a metody zhodnocení. Vyhodnocuje RTR NetTest aplikaci, testovací proceduru a měřené parametry. Byla vytvořena skupina nástrojů pro posouzení základních kvantitativních parametrů mobilní sítě na základě dat z databáze RTR. Rozbor denního efektu shrnuje časovou proměnlivost sítě. Chování v prostoru je posouzeno binováním a shlukovou analýzou, současně se srovnáním řízeného testování a crowdsourcingu.
|
guest ::
