Ein intelligentes Vorhersagemodell für die Verwaltung von Anrufabbrüchen [German]

Bys: Igbekele Olu, Akintayo and Ugwu, Chidiebere

Viele Faktoren tragen zu der schlechten Qualit t der von den Betreibern des Global System for Mobile Communication (GSM) erbrachten Dienste bei, einer davon ist der Anrufabbruch, einer der wichtigsten Leistungsindikatoren (KPI) zur Messung der Kundenzufriedenheit. Die aus dem UCL-Repository gewonnenen Daten wurden mit einem kortikalen Lernansatz trainiert, um den Schwellenwert zu bestimmen. Dieser Wert wurde mit den Werten verglichen, die w hrend des Fahrversuchs ermittelt wurden, um die Qualit t der Netzleistung zu bestimmen. Um dies zu erreichen, wurden sechs Indikatoren f r die Netzleistung verwendet, wie z. B. Netzleistung ist schlecht und es gibt einen Anrufabbruch, ist ausgezeichnet, es gibt keinen Anrufabbruch oder ist mittelm ig, es kann zu einem Anrufabbruch kommen. Auch hier war das System in der Lage, die Qualit t der Netzleistung in dem untersuchten Gebiet zu bestimmen und anhand der oben genannten Indikatoren Vorhersagen ber Verbindungsabbr che zu treffen. Die Ergebnisse haben sich als neuartiger Ansatz erwiesen, und die Vorhersage wird das Vertrauen der Kunden in die Nutzung der verschiedenen GSM-Netze st rken und auch das Gesch ftspotenzial der Betreiber erh hen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206470660
• ISBN13: 9786206470663
• Release Date: September 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 76 Pages
• Weight: 0.27 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"