prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja
  Preuzmi
PDF 3.8 MB
diplomski rad
Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. urn:nbn:hr:235:381193
Kušić, Kristina
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Kušić, K. (2020). Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

Kušić, Kristina. "Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

Kušić, Kristina. "Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

Kušić, K. (2020). 'Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

Kušić K. Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2020 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

K. Kušić, "Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:381193
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja
Naslov (engleski)Mobile user profile classification of a telecommunication network based on the machine learning methodology
AutorKristina Kušić
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Član povjerenstvaBiserka Runje (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIrena Žmak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Stipančić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2020-01-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Proizvodno strojarstvo
Sažetak
Tema ovog diplomskog rada je „Klasifikacija pokretnih korisničkih profila telekomunikacijske mreže metodologijom strojnog učenja“. U ovom radu opisani su koncepti rada mobilne telekomunikacijske mreže. Dvjema metodama strojnog učenja analizirani su određeni parametri pokretnih korisničkih profila između dva europska grada. Korištena je dostupna baza podataka s ciljem identifikacije i grupacije pojedinih ćelija unutar zadanog područja. Cilj je pronaći ćelije visokog stupnja mobilnosti, odnosno ćelije čije je područje pokrivanja usmjereno na autoput i prugu. Korištene metode su K-means i Gaussian Mixture metoda. Provedena je usporedba rezultata dobivenih objema metodama. Također, dobiveni rezultati uspoređeni su s podacima o radu mreže iz drugog vremenskog razdoblja kako bi se dokazala ponovljivost i sezonalnost rezultata.
Sažetak (engleski)
The topic of this master thesis is “Mobile user profiles classification of a telecommunication network based on the machine learning”. This project describes the concept of how mobile network works. This research uses two unsupervised machine learning methods in order to analyze cell mobility patterns. For this purpose, cell trace data from two European cities are used. The goal is to find “high-mobility” cells, or cells whose area of coverage is focused on the highway and track. The methods used were K-means and Gaussian Mixture method. A comparison of the results obtained with both methods is performed. Furthermore, the results were compared with the network performance data from other time interval to prove the repeatability and seasonality of the results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:381193
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Datum isteka embarga: 2020-01-23
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-01-21 11:24:47