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應用機器學習於下世代行動網路之用戶移動類型辨識技術

對於第五代 (5G)行動網路而言,了解使用者如何移動以有效地分配網路資源是一個重要的議題。我們提出了一個只使用蜂巢式網路資訊的系統架構來識別四種交通工具,包括地鐵、鐵路、高速鐵路以及汽車 (高速公路)。實驗結果證明將我們提出的方法應用在知名的機器學習演算法上,能將準確率改善至95%左右並能減少約8%至16%的耗電量。

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