コンピュータサイエンス > 機械学習
arXiv:2603.09859 (cs)
[2026年3月10日 送信]
題目:階層型アテンションネットワークを用いたグラフベースのスペクトル需要予測アプローチ
階層型アテンションネットワークを用いたグラフベースのスペクトル需要予測アプローチという題目の論文について、Mohamad Alkadamani および他2名の著者によるPDFを表示します
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要旨:無線接続の需要の急増と、スペクトル資源が有限であることが相まって、効率的なスペクトル管理手法の開発が求められている。スペクトル共有は有望な手段である一方、意思決定のためにはスペクトル需要を正確に特徴付けることが必要である。本論文では、地理空間データを用いてスペクトル需要を予測するために設計された階層型解像度グラフアテンションネットワークモデルである HR-GAT を提案する。HR-GAT は複雑な空間需要パターンを巧みに扱い、通常は標準的な機械学習モデルにより一般化が不十分になる原因となる空間自己相関の問題を解決する。カナダの主要5都市において検証した結果、HR-GAT は8つのベースラインモデルに対してスペクトル需要の予測精度を21%向上させ、その性能と信頼性の高さを示している。
| コメント: | |
| 分野: | 機械学習 (cs.LG); 人工知能 (cs.AI); ネットワーキングとインターネット・アーキテクチャ (cs.NI); システム・制御 (eess.SY) |
| 次の形式で引用: | arXiv:2603.09859 [cs.LG] |
| （このバージョンでは arXiv:2603.09859v1 [cs.LG]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09859
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