W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Predykcja zajętości kanału LTE za pomocą rekurencyjnej sieci neuronowej

Autorzy

[ 1 ] Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Wariant tytułu

EN Recurrent Neural Network for LTE Spectrum Occupation Prediction

Rok publikacji

2020

Opublikowano w

Przegląd Telekomunikacyjny - Wiadomości Telekomunikacyjne

Rocznik: 2020 | Numer: nr 7-8

Typ artykułu

artykuł naukowy / referat

Język publikacji

polski

Strony (od-do)

269 - 273

URL

https://sigma-not.pl/publikacja-128936-predykcja-zaj%C4%99to%C5%9Bci-kana%C5%82u-lte-za-pomoca-rekurencyjnej-sieci-neuronowej-przeglad-telekomunikacyjny-2020-7-8.html

Zaprezentowany na

Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji – KKRRiT 2020, 17-19.09.2020, Łódż, Poland

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

5

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

20

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.